Criação de uma ontologia e respectiva povoação a partir do processamento de relatórios médicos

A evolução tecnológica tem provocado uma evolução na medicina, através de sistemas computacionais voltados para o armazenamento, captura e disponibilização de informações médicas. Os relatórios médicos são, na maior parte das vezes, guardados num texto livre não estruturado e escritos com vocabulário proprietário, podendo ocasionar falhas de interpretação. Através das linguagens da Web Semântica, é possível utilizar antologias como modo de estruturar e padronizar a informação dos relatórios médicos, adicionando¬ lhe anotações semânticas. A informação contida nos relatórios pode desta forma ser publicada na Web, permitindo às máquinas o processamento automático da informação. No entanto, o processo de criação de antologias é bastante complexo, pois existe o problema de criar uma ontologia que não cubra todo o domínio pretendido. Este trabalho incide na criação de uma ontologia e respectiva povoação, através de técnicas de PLN e Aprendizagem Automática que permitem extrair a informação dos relatórios médicos. Foi desenvolvida uma aplicação, que permite ao utilizador converter relatórios do formato digital para o formato OWL. ABSTRACT: Technological evolution has caused a medicine evolution through computer systems which allow storage, gathering and availability of medical information. Medical reports are, most of the times, stored in a non-structured free text and written in a personal way so that misunderstandings may occur. Through Semantic Web languages, it’s possible to use ontology as a way to structure and standardize medical reports information by adding semantic notes. The information in those reports can, by these means, be displayed on the web, allowing machines automatic information processing. However, the process of creating ontology is very complex, as there is a risk creating of an ontology that not covering the whole desired domain. This work is about creation of an ontology and its population through NLP and Machine Learning techniques to extract information from medical reports. An application was developed which allows the user to convert reports from digital for¬ mat to OWL format

Adverse events and near misses in medical imaging

Em 2000, o relatório do Instituto da Medicina, “To Err Is Human: Building A Safer Health System”, captou a atenção da opinião pública ao relevar a magnitude do problemática do erro médico e da inerente segurança do doente: cerca de 44 000 a 98 000 pessoas morrem por ano nos Estados Unidos da América devido a erros médicos. Actualmente, verifica-se um crescente interesse na gestão do risco na área médica, em particular na gestão dos eventos adversos. Tem sido sobretudo devido ao empenho da Organização Mundial de Saúde que este campo de investigação tem ganho cada vez mais a atenção que merece. A Imagiologia é uma das área de risco com grande potencial para o aparecimento de erros, nomeadamente devido à multiplicidade de técnicas utilizadas, aos diversos intervenientes e à complexidade de todo o circuito que envolve a realização de exames. Muitos dos métodos utilizados para analisar a segurança na prestação de cuidados de saúde foram adaptados de técnicas de gestão de risco em indústrias de alto risco (e.g. indústria química, nuclear e aeronáutica). É reconhecido que é possível apreender mais com os erros do que com êxitos e os sistemas de registo de erros destas industrias têm prestado um valioso contributo para o estudo da prevenção e gestão do erro. No mínimo os sistemas de registo de eventos adversos ajudam a identificar perigos e riscos, fornecendo informações relevantes sobre os aspectos do sistema que devem ser melhorados. Contudo, a acumulação de dados potencialmente relevantes contribui muito pouco para a melhoria do serviço de saúde. Torna-se fundamental aplicar modelos para identificar as causas subjacentes ao sistema, as causas fundamentais dos eventos e potenciar a partilha de experiência e conhecimento. Neste artigo, é sugerida uma solução para reduzir os eventos adversos, através da identificação e eliminação das causas fundamentais que estão na sua origem. Para tal, é descrito o modo como o Modelo de Classificação de Eindhoven foi adaptado e estendido especificamente para a Imagiologia. A abordagem proposta inclui a análise das causas fundamentais e introduz conceitos de informação incompleta através da utilização de operadores lógico-matemáticos formalmente sustentados. Este modelo é a base do sistema de registo e aprendizagem de eventos adversos e não conformidades que foi desenvolvido para a Imagiologia e que se encontra implementado em duas instituições de saúde Portuguesas. Os objectivos, características e modo de funcionamento deste sistema são apresentados ao longo deste artigo.In 2000, the Institute of Medicine’s report, “To Err Is Human: Building a Safer Health System”, has caught the public attention documenting the magnitude of the medical error problem and the inherent patient safety: medical errors cause between 44,000 and 98,000 deaths annually in the United States. Currently, there is a growing interest in risk management on the medical field, particularly in the management of adverse events. It has been mainly due to the commitment of the World Health Organization, that this field of research has gained increasing the attention it deserves. Medical imaging is one of the high-risk fields for the occurrence of errors, especially due to the multiplicity of techniques, the several stakeholders and the complexity of the whole circuit that involves the conduct of studies. Many of the methods used to analyze patient safety were adapted from risk-management techniques in high-risk industries (e.g. chemical, nuclear power and aviation industry). It is recognized that we can learn more from our mistakes than from our successes and the reporting systems in these industries have provided a valuable contribution to error's prevention and risk management techniques. At a minimum, adverse events reporting systems can help to identify hazards and risks, providing important information on the system aspects that should be improved. However, the accumulation of potentially relevant data contributes little to healthcare services improvement. It is crucial to apply models to identify the underlying system failures, the root causes, and enhance the sharing of knowledge and experience. In this paper, it is suggested a solution to reduce adverse events, by identifying and eliminating the root causes that are in their source. How the Eindhoven Classification Model was adapted and extended specifically for the Medical Imaging field is also presented. The proposed approach includes the root causes analysis and introduces incomplete information concepts through the use of logical-mathematical operators formally sustained. This model is the basis of the adverse event and near misses reporting and learning system that was developed for Medical Imaging and is implemented in two Portuguese healthcare institutions. The objectives, characteristics and function of this system are presented throughout this article

Sistema de business intelligence aplicado aos grupos de diagnóstico homogéneos

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de InformaçãoA presente tese baseia‐se na implementação de raiz de um Sistema de Bussiness Intelligence (BI), aplicado aos Grupos de Diagnósticos Homogéneos (GDH’s). São abordadas todas as fases de desenvolvimento, desde a modelação do Data Warehouse, desenho e construção dos procedimentos de ETL, até à elaboração de relatórios e “dashboards” para análise da informação. A ideia da presente tese, surgiu com o intuito de contribuir para o melhoramento da monitorização da classificação dos pacientes em GDH’s, de forma a funcionar como instrumento de suporte à tomada de decisão. A principal meta deste sistema de BI, consiste em aproximar os utilizadores finais (que geralmente não são técnicos de informática) de dados que podem ser facilmente consultados e analisados, de forma a poder suportar a tomada de decisão. Para atingir esta meta, é necessário efectuar grandes transformações aos dados provenientes de sistemas operacionais, de forma a torná‐los legíveis e de fácil acesso a quem tem de tomar decisões

Stages for Undertaking a Systematic Review

Tem-se verificado crescente aumento do uso da revisão sistemática como metodologia de investigação para compilar e analisar grandes conjuntos de dados de estudos existentes. Com este aumento também aumentaram as recomendações para conduzir este tipo de investigação. O objectivo deste artigo é fornecer um guia para compreender e/ou realizar uma revisão sistemática para publicação, indicando todas as etapas do processo de revisão. Ao fazerem uma revisão sistemática da literatura, os autores tornam-se conhecedores do tema e, embora consuma muito tempo, podem desenvolver um conjunto de competências incluindo a de pesquisa da literatura e de redacção científica. A revisão sistemática, comparada com a investigação primária, requer relativamente poucos recursos, permitindo que os clínicos normalmente não envolvidos em investigação produzam artigos clinicamente relevantes e de alta qualidade

Escul@pio: uma plataforma colaborativa de acesso ao UMLP

O UMLP surge com a ideia de acabar com os problemas de comunicação na sociedade médica, criando um léxico unificado de termos médicos. Os termos são extraídos de fontes cuja fidelidade seja garantida (Wikipédia, Wikcionário, Priberam, Médicos de Portugal, DeCS, Glossário Medico). Em particular são criados sistemas de extracção de informação para cada uma das fontes de informação. Uma vez extraídos os termos uma vez extraídos são analisados, corrigidos e é criado um léxico unificado. Uma vez o léxico unificado é preciso criar plataformas capazes de levar até ao utilizador o acesso à informação, plataformas essas que têm que ser simples, práticas, intuitivas e visualmente agradáveis. É então criado o Escul@pio, uma plataforma colaborativa de acesso ao UMLP, também disponivel a partir de dispositivos móveis

Data Mining of understanding of the phenomenon of pain: a proposal for implementation

A Dor, fenómeno difícil de compreender, tem sido objecto de estudo na Medicina. A sua natureza subjectiva faz com que as variáveis em estudo devam ter um âmbito alargado, que permita caracterizar convenientemente este fenómeno. A compreensão deste fenómeno pode ser facilitada com recurso a técnicas de Data Mining, suportadas, ou não, por Data Warehouses. O Clinical Data Mining tem sido utilizado para identificar as melhores terapias para diversas doenças, para explorar os factores de sucesso/insucesso das cirurgias e para determinar padrões diversos. O Clinical Data Warehouse consiste num repositório de dados optimizado para facilitar a análise de dados clínicos. Este artigo apresenta os conceitos associados ao Clinical Data Mining e Clinical Data Warehouse, assim como apresenta um conjunto de variáveis relevantes para a compreensão da dor. Esta compreensão será realizada recorrendo a técnicas de Data Mining, na análise de uma Base de Dados cuja estrutura é também aqui apresentada.Agência de Inovaçã

Extracção de conhecimento a partir do software Open-Source de Business Intelligence Pentaho em Unidade de Cuidados Intensivos

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia BiomédicaAs organizações de saúde têm como principal objectivo a prestação de serviços de qualidade à população, e a tomada de decisões de forma rápida e e caz é essencial para que tais objectivos sejam atingidos. Deste modo, neste sector, a adopção de ferramentas tecnológicas automatizadas que facilitam este processo tem vindo a aumentar ao longo dos anos. Neste contexto, surge o conceito de Business Intelligence (BI) que auxilia a tomada de decisão por parte dos pro ssionais de saúde, uma vez que estes sistemas se baseiam na Extracção de Conhecimento (EC) gerado pelos sistemas de informação transaccionais, sendo capazes de integrar uma enorme quantidade de dados provenientes de diversas fontes, normalmente de bases de dados que se encontram em diferentes tecnologias, plataformas e totalmente desintegradas. Assim, ultrapassando-se a heterogeneidade das bases de dados, através da estruturação dos dados, extrai-se informação que permitirá atingir conhecimento importante para as decisões clínicas. Especi camente, a Unidade de Cuidados Intensivos (UCI) de um hospital é a unidade mais cara e que mais recursos exige, de tal forma que os sistemas de BI podem desempenhar um papel preponderante não só na racionalização dos custos, mas também na melhoria da qualidade dos cuidados prestados, através da monitorização dos dados clínicos dos pacientes. Deste modo, este projecto pioneiro incidiu na análise da aplicação do Pentaho, um software Open-Source (OS) de BI, nos processos de EC a estas unidades hospitalares, tendo como fonte os dados dos pacientes de um hospital localizado no Norte de Portugal, avaliando o conhecimento obtido e o seu impacto na tomada de decisão. Este software disponibiliza ferramentas que analisam, sintetizam, assimilam e dão sentido às enormes quantidades de informação, sendo capaz de estabelecer ligações so sticadas e discernir padrões, dando oportunidade para tirar conclusões e agir de forma preventiva.Health organizations have as their main objective the provision of quality services to the population, so making decisions in a fast and e ective way is essential to achieve these objectives. Thus, in this sector, the adoption of technological and automated tools that facilitate this process has been increasing over the past few years. In this context, it arises the concept of BI which assists decision making by physicians, since these systems are based on the knowledge extraction generated by transactional information systems, being able to integrate a huge amount of data from various sources - tipically databases which are in di erent technologies, platforms, and completely disintegrated. Thus, passing up the databases' heterogeneity, by structuring the data, it is possible to extract important and useful information for clinical decisions. Speci cally, the Intensive Care Unit (ICU) of a hospital is the most expensive unit and the one that requires more resources, such that BI systems can play an important role not only in streamlining costs, but also improving the quality of care provided, through constant patients monitoring. Thus, this pioneering project focused on reviewing the implementation of Pentaho, an OS BI tool, in the knowledge extract processes at the ICUs, having as data source clinical data of patients from an hospital located in the north of Portugal, assessing the knowledge gained and its impact on decision making. This software provides tools that analyze, synthesize, assimilate and make sense of massive amounts of information, being able to discern and to liaise sophisticated standards, giving an opportunity to draw conclusions and act preventively

Registo médico electrónico transportável - pEHR

A presente dissertação analisa os conceitos associados a um registo pessoal electrónico de informação médica, capaz de ser transportável e passível de satisfazer a necessidade de mobilidade dos cidadãos da sociedade moderna. Pretende-se apresentar um diferente processo de recolha, arquivo e acesso a informação complementar de diagnóstico, passando de um arquivo disperso e muitas vezes inacessível para um acesso electrónico integrado “de bolso”. Desta forma, é elaborado um estudo sobre dispositivos móveis de arquivo capazes de suportar o registo, assim como analisadas tecnologias de desenvolvimento de aplicações portáteis. São abordadas técnicas de aquisição e armazenamento persistente de informação de índole clínica, centrada principalmente em exames complementares de diagnóstico. Após um processo de estudo e selecção de ferramentas com vista à implementação das funcionalidades pretendidas, é proposta uma arquitectura de registo médico pessoal transportável e desenvolvida uma aplicação demonstrativa do conceito. ABSTRACT: This dissertation examines the concepts associated with an electronic personal medical information record that can be portable and capable of meeting the mobility needs of the modern society citizens. It presents a different process of collecting, archiving and accessing additional diagnostic information, changing from a scattered and often inaccessible archive to an integrated electronic access “in your pocket". Thus, is produced a study on mobile storage devices capable of supporting this kind of record, as well as an analysis on portable applications developing technologies. Are also presented techniques for acquisition and persistent storage of clinical nature information, mainly focused on complementary diagnostic tests. After a study and selection process of tools to implement the desired functionalities, we propose an architecture for a portable personal healthcare record and develop a demo application of the concept

O lugar do cancro na estatística sanitária portuguesa (1850-1933)

O objectivo deste artigo é mostrar a influência dos estudos estatísticos no processo de estabelecimento da luta contra o cancro em Portugal. Numa toada francamente higienista e num quadro de progressiva consciencialização sobre a doença, o lugar do cancro tornouse cada vez mais visível e incontornável no primeiro quartel do século XX, transformando-se no flagelo dos tempos modernos. Em larga medida, tal visibilidade fez-se à custa da análise estatística, processo que em Portugal assumiu a forma de relatórios, nem sempre completos e não raro subvalorizadores da realidade. Se o impacto destes relatórios não se fez no imediato, foram eles que a médio prazo sedimentaram o estabelecimento político-institucional do Instituto Português para o Estudo do Cancro, estruturado em 1923 em modelos internacionais. Por sua vez, os dados obtidos no Instituto permitiram corrigir as lacunas de uma estatística deficiente no tocante à real presença da doença oncológica na estatística sanitária portuguesa dos anos 30