Índice
Incluido en la revista Ocronos. Vol. IX. N.º 8–Agosto 2026.
Pág. Inicial: Vol. IX; N.º 8: 960
Autor principal (primer firmante): Maria Concepcion Lancina Yus
Fecha recepción: 27/07/2026
Fecha aceptación: 23/08/2026
Ref.: Ocronos. 2026;9(8): 960
Autores:
MARIA CONCEPCIÓN LANCINA YUS
MARIA CRISTINA ZAPATER PIRACÉS
BELÉN COBO HUESA
MARIA CARMEN PALOMAR ESCOBEDO
MARIA PILAR LÓPEZ MOYA
MARIA DEL ROSARIO ZAPATER PIRACÉS
Categoría profesional: TOTAL STAFF
Resumen
La transformación digital de los sistemas sanitarios impulsa la necesidad de disponer de información clínica estructurada, precisa e interoperable y es justo ahí donde SNOMED CT se ha consolidado como una terminología de referencia capaz de representar de forma detallada conceptos relacionados con enfermedades, procedimientos, hallazgos, dispositivos y otros elementos asistenciales. Sin embargo, la gestión sanitaria, la epidemiología, la planificación de recursos y la elaboración de estadísticas oficiales continúan apoyándose en clasificaciones internacionales como CIE-10, CIE-11 o la Clasificación Internacional de Atención Primaria. Por este motivo, el mapeo entre terminologías clínicas y clasificaciones estadísticas se ha convertido en una actividad estratégica. Os mostramos las características de SNOMED CT, los fundamentos del proceso de correspondencia con las clasificaciones estadísticas, y otros temas.
Palabras clave:
SNOMED CT, interoperabilidad semántica, terminología clínica, clasificación estadística, CIE-10, CIE-11, mapeo terminológico, historia clínica electrónica, codificación clínica, calidad del dato, sistemas de información sanitaria, salud digital
Introducción
La creciente digitalización de la asistencia sanitaria ha incrementado el volumen de información clínica registrada en los sistemas electrónicos, pero al mismo tiempo la utilidad de estos datos depende en gran medida de que sean comprensibles y reutilizables por diferentes aplicaciones, centros y niveles asistenciales. Durante décadas, las clasificaciones estadísticas han permitido la explotación de la información para fines epidemiológicos y administrativos, mientras que las terminologías clínicas han evolucionado para reflejar con detalle la realidad. Entre ellas, SNOMED CT destaca por su amplitud de conceptos y por su capacidad para representar la práctica clínica diaria. La coexistencia de ambos enfoques ha hecho necesario desarrollar mecanismos de mapeo que faciliten el intercambio y aprovechamiento de la información sanitaria.
SNOMED CT como terminología clínica de referencia
SNOMED CT es actualmente la terminología clínica más extensa y utilizada a nivel internacional para la representación estructurada de la información sanitaria. Su diseño responde a la necesidad de registrar los datos clínicos con el máximo nivel de precisión posible, describiendo enfermedades, signos, síntomas, procedimientos diagnósticos, intervenciones terapéuticas, microorganismos, productos farmacéuticos y numerosas cuestiones relacionadas con la atención sanitaria.
A diferencia de las clasificaciones estadísticas, que agrupan conceptos en categorías destinadas a análisis poblacionales, SNOMED CT busca mostrar la realidad clínica de manera detallada. Esta diferencia no es tema menor, pues un profesional puede documentar una condición muy específica mediante un concepto de SNOMED CT y, posteriormente, esa información puede transformarse en categorías estadísticas normalizadas cuando sea necesario.
La estructura de SNOMED CT se basa en conceptos, descripciones y relaciones facilitando la navegación semántica y consigue que distintos sistemas comprendan el significado clínico de los datos registrados. Gracias a esta arquitectura, es posible compartir información entre organizaciones sanitarias manteniendo el mismo significado independientemente del software utilizado.
Ejemplos
Diabetes mellitus tipo 2: código SNOMED CT 44054006
Desorden hipertensivo, sistémico arterial: código SNOMED CT 38341003 fractura de radio: código SNOMED CT 111640008
Diferencias entre terminologías clínicas y clasificaciones estadísticas
Las terminologías clínicas y las clasificaciones estadísticas persiguen objetivos diferentes, aunque complementarios. Las primeras están orientadas a la documentación asistencial detallada y al apoyo de los procesos clínicos. Las segundas se centran en la agregación de información para elaborar estadísticas, realizar comparaciones internacionales, analizar tendencias epidemiológicas o gestionar procesos administrativos.
La Clasificación Internacional de Enfermedades, tanto en su décima como en su undécima revisión, es un ejemplo de clasificación estadística. Su estructura está diseñada para agrupar diagnósticos en categorías homogéneas que puedan ser analizadas pero muchos matices clínicos presentes durante la atención sanitaria no pueden representarse con el mismo nivel de detalle que ofrece SNOMED CT.
Esta diferencia provoca que el registro clínico y la explotación estadística no siempre coincidan. Sin mecanismos de correspondencia, los profesionales pueden verse obligados a codificar varias veces la misma información utilizando sistemas distintos, aumentando la carga administrativa y las inconsistencias.
El mapeo terminológico
El mapeo terminológico consiste en establecer relaciones entre conceptos pertenecientes a diferentes sistemas de codificación. En el caso de SNOMED CT, estas correspondencias suelen realizarse con clasificaciones estadísticas muy utilizadas en los sistemas sanitarios.
La finalidad principal es permitir que la información registrada en la historia clínica electrónica pueda reutilizarse para generar estadísticas, informes de gestión, indicadores de calidad o estudios epidemiológicos. De este modo, el dato clínico se registra una única vez y posteriormente puede emplearse más veces.
No todos los mapeos son sencillos, pues algunas situaciones presentan correspondencias directas, en las que un concepto de SNOMED CT se relaciona claramente con una categoría estadística específica. En otros casos, un único concepto detallado puede corresponder a varias categorías posibles dependiendo del contexto clínico. También existen escenarios en los que la riqueza semántica de SNOMED CT supera la capacidad descriptiva de la clasificación de destino.
Por este motivo, los proyectos de mapeo requieren revisión continua, validación por expertos en documentación clínica y actualizaciones periódicas conforme evolucionan las terminologías y clasificaciones implicadas.
Beneficios para la interoperabilidad
Uno de los principales beneficios derivados del uso conjunto de SNOMED CT y de los mapas de correspondencia es la interoperabilidad, cuando dos sistemas comparten información utilizando una terminología común, disminuye el riesgo de interpretaciones erróneas y aumenta la consistencia de los datos intercambiados.
La interoperabilidad no se limita al intercambio de información entre hospitales, alcanzando la atención primaria, los servicios de urgencias, las unidades de salud pública, los sistemas de receta electrónica y los registros poblacionales. La terminología común facilita que los datos generados en un entorno puedan ser comprendidos e integrados en otro sin pérdida de significado.
Además, la interoperabilidad favorece el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión clínica, alertas automatizadas, herramientas de estratificación de pacientes y aplicaciones basadas en inteligencia artificial que requieren datos estructurados y normalizados.
Aplicaciones en gestión clínica y salud pública
El mapeo entre SNOMED CT y las clasificaciones estadísticas aportan ventajas que van más allá de la asistencia individual. Los responsables de planificación sanitaria necesitan disponer de información agregada sobre enfermedades, procedimientos y utilización de recursos para diseñar políticas de salud eficientes.
La reutilización automática de los datos clínicos reduce la necesidad de procesos manuales de recodificación y mejora la trazabilidad incrementando la calidad del dato y reduciendo discrepancias entre la documentación clínica y los registros estadísticos.
En salud pública, la disponibilidad de información normalizada facilita la vigilancia epidemiológica y la detección de tendencias emergentes. Los análisis poblacionales pueden realizarse utilizando datos de múltiples instituciones siempre que exista un marco común de interoperabilidad.
La investigación clínica se beneficia de la estandarización terminológica, al localizar grupos de pacientes mediante criterios homogéneos y comparando resultados procedentes de diferentes organizaciones.
Problemas
Uno de ellos es la complejidad de una terminología que contiene cientos de miles de conceptos interrelacionados y cuyo mantenimiento exige recursos especializados y una gobernanza adecuada.
Las correspondencias deben revisarse de forma periódica para adaptarse a las nuevas versiones de SNOMED CT y de las clasificaciones estadísticas. Un mapa obsoleto puede generar errores en los procesos de explotación de la información.
Aunque muchos usuarios finales registran información mediante interfaces simplificadas, los responsables de documentación clínica, analítica de datos y sistemas de información necesitan conocer los principios que sustentan estas terminologías.
Por otra parte, la integración en los sistemas de historia clínica electrónica requiere inversiones tecnológicas, adaptación de procesos y coordinación.
La evolución de la salud digital apunta hacia una utilización cada vez más intensiva de datos clínicos estructurados. La expansión de la atención conectada, la Medicina personalizada y los proyectos de análisis avanzado incrementarán la necesidad de contar con información semánticamente interoperable.
La coexistencia entre SNOMED CT y clasificaciones como CIE-11 favorecerá nuevos modelos de explotación del conocimiento sanitario. La automatización de procesos de codificación, el intercambio internacional de información y la mejora de la calidad de los registros clínicos ganarán en importancia los próximos años.
Conclusiones
SNOMED CT representa una evolución relevante en la forma de registrar y compartir información clínica, aportando un nivel de detalle difícilmente alcanzable mediante las clasificaciones estadísticas tradicionales. Sin embargo, ambas aproximaciones responden a necesidades diferentes y continúan siendo necesarias. El mapeo entre terminologías clínicas y clasificaciones estadísticas aprovecha las ventajas de cada modelo, impulsando la reutilización de los datos para fines asistenciales, epidemiológicos y de gestión. Aunque no son fáciles temas sobre el mantenimiento de los mapas, la calidad de los datos y la adopción organizativa, la tendencia actual apunta hacia una integración cada vez mayor. La interoperabilidad será un elemento clave para obtener información sanitaria de la máxima calidad.
Bibliografía
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