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Identificação Única de Pacientes em Fontes de Dados Distribuídas e Heterogêneas

Identificação Única de Pacientes em Fontes de Dados Distribuídas e Heterogêneas. Vinícius de Freitas Soares Alvaro C. P. Barbosa Ramon Gomes Costa. Roteiro. Desafio Obstáculos Motivação Padrões Objetivo Metodologia Arquitetura Proposta Resultados Conclusões e Trabalhos Futuros.

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Identificação Única de Pacientes em Fontes de Dados Distribuídas e Heterogêneas

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Presentation Transcript

  1. Identificação Única de Pacientes em Fontes de Dados Distribuídas e Heterogêneas Vinícius de Freitas Soares Alvaro C. P. Barbosa Ramon Gomes Costa

  2. Roteiro • Desafio • Obstáculos • Motivação • Padrões • Objetivo • Metodologia • Arquitetura Proposta • Resultados • Conclusões e Trabalhos Futuros

  3. Desafio • Integração de Dados em Sistemas de Saúde. • Identificação Única de Pacientes. Paciente Fonte de Dados 1 Fonte de Dados 2 Fonte de Dados n ...

  4. Obstáculos Diversidade de sistemas de informação. Multiplicidade de tipos diferentes de sistemas e de fontes de dados existentes na área de saúde: HIS, RIS, EPR, PACS, etc. Questões legais.

  5. Motivação • Transpor os obstáculos com integração • Risco: tratamento médico. • Custo: duplicação de exames. • Imprecisão: identificação de pacientes.

  6. Padrões

  7. Padrão IHE • Integrating the Healthcare Enterprise • Estimula a integração de sistemas de informação entre instituições de saúde. • Recomenda uso de padrões (HL7, DICOM, etc.) • Baseado em perfis de integração • Retrieve Information and Display (RID) • Enterprise User Authentication (EUA) • Cross-Enterprise Document Sharing (XDS) • Patient Identifier Cross-referencing (PIX)

  8. Objetivo Promover a união entre o perfil de integração IHE/PIX e a tecnologia de middleware de integração de dados, com o intuito de estabelecer uma identificação única dos pacientes em sistemas de informações em saúde distribuídos e heterogêneos.

  9. IHE/PIX

  10. Middleware de Integração de Dados Uma das formas de integração de dados. Provê uma visão uniforme e homogênea a partir de diferentes fontes de dados heterogêneas e distribuídas. Suporta múltiplos modelos de dados, gerando um modelo global. Integração semântica dos dados.

  11. Middleware de Integração de Dados Camada de Aplicação Camada de Integração (Middleware) Camada de Dados

  12. Arquitetura Proposta

  13. Por que Grid? • Fundamental para processamento de imagens e otimização da recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (CBIR). Útil para compartilhar processamento de consultas, sobretudo as complexas e aquelas que manipulam grandes volumes de dados.

  14. Como gerar o MPI (Master Patient Index) Processo de carga inicial a partir de cada fonte de dados. Os dados são armazenados no PIX Domain. Agrupamento, comparação e atribuição de pesos (confidence weight). Pesos acima de um patamar estabelecido, considera-se como único. Geração do MPI para pares com pesos altos. Realimentação do PIX Domain a partir de novas inserções nas fontes de dados. As fontes de dados não são alteradas para geração do MPI.

  15. Resultados

  16. Resultados

  17. Resultados

  18. Resultados – Infra-estrutura

  19. Considerações Finais • Contribuições Esperadas • Componente importante do projeto de pesquisa “Software Livre e Interoperabilidade em Saúde” (FAPES, outorga 032/2007 e RUTE – Rede Universitária de Telemedicina). • Implementação de um IHE/PIX brasileiro. • União das tecnologias IHE/PIX e middleware de integração. • Trabalhos Futuros • Desenvolvimento e integração de um IHE/XDS. • Incorporação de técnicas de recuperação de imagens médicas baseadas em conteúdo. • Meta • Ser implementado na rede pública de saúde.

  20. Dúvidas e-mail: vinicius@prodest.es.gov.br Sites: http://codims.lprm.inf.ufes.br http://prodest.es.gov.br

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