Recording of time-varying back-pain data: A wireless solution

Chronic back pain is a debilitating experience for a considerable proportion of the adult population, with a significant impact on countries’ economies and health systems. While there has been increasing anecdotal evidence to support the fact that for certain categories of patients (such as wheelchair users), the back pain experienced is dynamically varying with time, there is a relative scarcity of data to support and document this observation, with consequential impact upon such patients’ treatment and care. Part of the reason behind this state of affairs is the relative difficulty in gathering pain measurements at precisely defined moments in time. In this paper,we describe a wireless-enabled solution that collects both questionnaire and diagrammatic, visual-based data, via a pain drawing, which overcomes such limitations, enabling seamless data collection and its upload to a hospital server using existing wireless fidelity technology. Results show that it is generally perceived to be an easy-to-use and convenient solution to the challenges of anywhere/anytime data collection

Visualizing pain data for wheelchair users: A ubiquitous approach

Copyright @ 2005 Rinton PressWe describe a wireless enabled solution for the vizualisation of pain data. Our approach uses pain drawings to record spatial location and type of pain and enables data collection with appropriate time stamping, thus providing a means for the seldom-recorded (but often attested) time-varying nature of pain, with consequential impact on monitoring the effectiveness of patient treatment regimes. Moreover, since the implementation platform of our solution is that of a Personal Digital Assistant (PDA), data collection takes place ubiquitously, providing back pain sufferers with mobility problems (such as wheelchair users) with a convenient means of logging their pain data and of seamlessly uploading it to a hospital server using WiFi technology. Stakeholder results show that, notwithstanding problems related to PDA data input, our approach is generally perceived to be an easy to use and convenient solution to the challenges of anywhere/anytime data collection

Critical events in mechanically ventilated patients

Mechanical Ventilation is an artificial way to help a Patient to breathe. This procedure is used to support patients with respiratory diseases however in many cases it can provoke lung damages, Acute Respiratory Diseases or organ failure. With the goal to early detect possible patient breath problems a set of limit values was defined to some variables monitored by the ventilator (Average Ventilation Pressure, Compliance Dynamic, Flow, Peak, Plateau and Support Pressure, Positive end-expiratory pressure, Respiratory Rate) in order to create critical events. A critical event is verified when a patient has a value higher or lower than the normal range defined for a certain period of time. The values were defined after elaborate a literature review and meeting with physicians specialized in the area. This work uses data streaming and intelligent agents to process the values collected in real-time and classify them as critical or not. Real data provided by an Intensive Care Unit were used to design and test the solution. In this study it was possible to understand the importance of introduce critical events for Mechanically Ventilated Patients. In some cases a value is considered critical (can trigger an alarm) however it is a single event (instantaneous) and it has not a clinical significance for the patient. The introduction of critical events which crosses a range of values and a pre-defined duration contributes to improve the decision-making process by decreasing the number of false positives and having a better comprehension of the patient condition.- Fundação para a Ciência e Tecnologia within the Project Scope UID/CEC/00319/2013 . The authors would like to thank FCT (Foundation of Science and Technology, Portugal) for the financial support through the contract PTDC/EEI-SII/1302/2012 (INTCare II

Electronic Medical Record (EMR) Informatics Security

Medical records, once archived on paper and stored in filing cabinets, are now housed in electronic data repositories. While converting medical information into electronic format yields enormous benefits, it also raises new privacy and security concerns. The fact that medical information is now accessed, stored, processed, and transmitted through multiple organizations has led to the need for medical informatics security. In this paper, we examine the evolution of electronic medical records, review relevant legislation, and examine issues of privacy and security as it relates to medical information

A pervasive approach to a real-time intelligent decision support system in intensive medicine

The decision on the most appropriate procedure to provide to the patients the best healthcare possible is a critical and complex task in Intensive Care Units (ICU). Clinical Decision Support Systems (CDSS) should deal with huge amounts of data and online monitoring, analyzing numerous parameters and providing outputs in a short real-time. Although the advances attained in this area of knowledge new challenges should be taken into account in future CDSS developments, principally in ICUs environments. The next generation of CDSS will be pervasive and ubiquitous providing the doctors with the appropriate services and information in order to support decisions regardless the time or the local where they are. Consequently new requirements arise namely the privacy of data and the security in data access. This paper will present a pervasive perspective of the decision making process in the context of INTCare system, an intelligent decision support system for intensive medicine. Three scenarios are explored using data mining models continuously assessed and optimized. Some preliminary results are depicted and discussed.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Hakemistojen käytettävyys hajautuneen potilastiedon hallinnassa

Tässä työssä käsitellään sähköisiä potilaskertomuksia (EHR) sekä tiedonhakua niistä hakemistoja hyödyntäen. Aluksi työssä esitellään keskeisimmät sähköisten potilaskertomusten standardit, kuten HL7 versiot 2 ja 3, CDA ja IHE XDS sekä BPPC. Tämän jälkeen siirrytään tarkastelemaan tarkemmin potilastiedon hakemistoja. Työssä tarkastellaan erityisesti IHE XDS –profiilia, joka kuvaa hakemistoon perustuvan sähköisten potilaskertomusten tiedonvälitystavan potilastietojärjestelmien välillä. ebXML:ään pohjautuvan IHE XDS:n keskeiset komponentit ovat arkisto (Document repository), asiakirjahakemisto (Document registry), asiakirjan tuottaja (Document source) ja asiakirjan käyttäjä (Document consumer). Työssä kuvataan näiden eri komponenttien tehtävät hakemistossa. Työssä kuvataan myös potilaskertomusten hakemista käyttäen IHE XDS-hakemista sekä OWL- ja SPARQL –kieleliä. Työssä esitellään myös muutamia kansallisia potilaskertomusjärjestelmiä, kuten suomen KanTa –järjestelmä sekä Hollannin ja Singaporen kansallisia potilaskertomusten arkistot sekä yleiseurooppalainen epSOS-hanke. Pohdintaosiossa arvioidaan potilaskertomusten hakemiseen käytettävissä olevien menetelmien tehokkuutta

Pervasive intelligent decision support in critical health care

Tese de doutoramento (área de especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação)Intensive Care Units (ICU) are recognized as being critical environments, due to the fact that patients admitted to these units typically find themselves in situations of organ failure or serious health conditions. ICU professionals (doctors and nurses) dedicate most of their time taking care for the patients, relegating to a second plan all documentation tasks. Tasks such as recording vital signs, treatment planning and calculation of indicators, are only performed when patients are in a stable clinical condition. These records can occur with a lag of several hours. Since this is a critical environment, the Process of Decision Making (PDM) has to be fast, objective and effective. Any error or delay in the implementation of a particular decision may result in the loss of a human life. Aiming to minimize the human effort in bureaucratic processes and improve the PDM, dematerialization of information is required, eliminating paper-based recording and promoting an automatic registration of electronic and real-time data of patients. These data can then be used as a complement to the PDM, e.g. in Decision Support Systems that use Data Mining (DM) models. At the same time it is important for PDM to overcome barriers of time and space, making the platforms as universal as possible, accessible anywhere and anytime, regardless of the devices used. In this sense, it has been observed a proliferation of pervasive systems in healthcare. These systems are focused on providing healthcare to anyone, anytime and anywhere by removing restrictions of time and place, increasing both the coverage and quality of health care. This approach is mainly based on information that is stored and available online. With the aim of supporting the PDM a set of tests were carried out using static DM models making use of data that had been collected and entered manually in Euricus database. Preliminary results of these tests showed that it was possible to predict organ failure and outcome of a patient using DM techniques considering a set of physiological and clinical variables as input. High rates of sensitivity were achieved: Cardiovascular - 93.4%; Respiratory - 96.2%; Renal - 98.1%; Liver - 98.3%; hematologic - 97.5%; and Outcome and 98.3%. Upon completion of this study a challenge emerged: how to achieve the same results but in a dynamic way and in real time? A research question has been postulated as: "To what extent, Intelligent Decision Support Systems (IDSS) may be appropriate for critical clinical settings in a pervasive way? “. Research work included: 1. To percept what challenges a universal approach brings to IDSS, in the context of critical environments; 2. To understand how pervasive approaches can be adapted to critical environments; 3. To develop and test predictive models for pervasive approaches in health care. The main results achieved in this work made possible: 1. To prove the adequacy of pervasive approach in critical environments; 2. To design a new architecture that includes the information requirements for a pervasive approach, able to automate the process of knowledge discovery in databases; 3. To develop models to support pervasive intelligent decision able to act automatically and in real time. To induce DM ensembles in real time able to adapt autonomously in order to achieve predefined quality thresholds (total error = 85 % and accuracy > = 60 %). Main contributions of this work include new knowledge to help overcoming the requirements of a pervasive approach in critical environments. Some barriers inherent to information systems, like the acquisition and processing of data in real time and the induction of adaptive ensembles in real time using DM, have been broken. The dissemination of results is done via devices located anywhere and anytime.As Unidades de Cuidados Intensivos (UCIs) são conhecidas por serem ambientes críticos, uma vez que os doentes admitidos nestas unidades encontram-se, tipicamente, em situações de falência orgânica ou em graves condições de saúde. Os profissionais das UCIs (médicos e enfermeiros) dedicam a maioria do seu tempo no cuidado aos doentes, relegando para segundo plano todas as tarefas relacionadas com documentação. Tarefas como o registo dos sinais vitais, o planeamento do tratamento e o cálculo de indicadores são apenas realizados quando os doentes se encontram numa situação clínica estável. Devido a esta situação, estes registos podem ocorrer com um atraso de várias horas. Dado que este é um ambiente crítico, o Processo de Tomada de Decisão (PTD) tem de ser rápido, objetivo e eficaz. Qualquer erro ou atraso na implementação de uma determinada decisão pode resultar na perda de uma vida humana. Com o intuito de minimizar os esforços humanos em processos burocráticos e de otimizar o PTD, é necessário proceder à desmaterialização da informação, eliminando o registo em papel, e promover o registo automático e eletrónico dos dados dos doentes obtidos em tempo real. Estes dados podem, assim, ser usados com um complemento ao PTD, ou seja, podem ser usados em Sistemas de Apoio à Decisão que utilizem modelos de Data Mining (DM). Ao mesmo tempo, é imperativo para o PTD superar barreiras ao nível de tempo e espaço, desenvolvendo plataformas tão universais quanto possíveis, acessíveis em qualquer lugar e a qualquer hora, independentemente dos dispositivos usados. Nesse sentido, tem-se verificado uma proliferação dos sistemas pervasive na saúde. Estes sistemas focam-se na prestação de cuidados de saúde a qualquer pessoa, a qualquer altura e em qualquer lugar através da eliminação das restrições ao nível do tempo e espaço, aumentando a cobertura e a qualidade na área da saúde. Esta abordagem é, principalmente, baseada em informações que estão armazenadas disponíveis online. Com o objetivo de suportar o PTD, foi realizado um conjunto de testes com modelos de DM estáticos, recorrendo a dados recolhidos e introduzidos manualmente na base de dados “Euricus”. Os resultados preliminares destes testes mostraram que era possível prever a falência orgânica ou a alta hospitalar de um doente, através de técnicas de DM utilizando como valores de entrada um conjunto de variáveis clínicas e fisiológicas. Nos testes efetuados, foram obtidos elevados níveis de sensibilidade: cardiovascular - 93.4%; respiratório - 96.2%; renal - 98.1%; hepático - 98.3%; hematológico - 97.5%; e alta hospitalar - 98.3%. Com a finalização deste estudo, observou-se o aparecimento de um novo desafio: como alcançar os mesmos resultados mas em modo dinâmico e em tempo real? Uma questão de investigação foi postulada: “Em que medida os Sistemas de Apoio à Decisão Inteligentes (SADIs) podem ser adequados às configurações clínicas críticas num modo pervasive?”. Face ao exposto, o trabalho de investigação inclui os seguintes pontos: 1. Perceber quais os desafios que uma abordagem universal traz para os SADIs, no contexto dos ambientes críticos; 2. Compreender como as abordagens pervasive podem ser adaptadas aos ambientes críticos; 3. Desenvolver e testar modelos de previsão para abordagens pervasive na área da saúde. Os principais resultados alcançados neste trabalho tornaram possível: 1. Provar a adequação da abordagem pervasive em ambientes críticos; 2. Conceber uma nova arquitetura que inclui os requisitos de informação para uma abordagem pervasive, capaz de automatizar o processo de descoberta de conhecimento em base de dados; 3. Desenvolver modelos de suporte à decisão inteligente e pervasive, capazes de atuar automaticamente e em tempo real. Induzir ensembles DM em tempo real, capazes de se adaptarem de forma autónoma, com o intuito de alcançar as medidas de qualidade pré-definidas (erro total = 85 % e acuidade> = 60 %). As principais contribuições deste trabalho incluem novos conhecimentos para ajudar a ultrapassar as exigências de uma abordagem pervasive em ambientes críticos. Algumas barreiras inerentes aos sistemas de informação, como a aquisição e o processamento de dados em tempo real e a indução de ensembles adaptativos em tempo real utilizando DM, foram transpostas. A divulgação dos resultados é feita através de dispositivos localizados, em qualquer lugar e a qualquer hora.Intensive Care Units (ICU) are recognized as being critical environments, due to the fact that patients admitted to these units typically find themselves in situations of organ failure or serious health conditions. ICU professionals (doctors and nurses) dedicate most of their time taking care for the patients, relegating to a second plan all documentation tasks. Tasks such as recording vital signs, treatment planning and calculation of indicators, are only performed when patients are in a stable clinical condition. These records can occur with a lag of several hours. Since this is a critical environment, the Process of Decision Making (PDM) has to be fast, objective and effective. Any error or delay in the implementation of a particular decision may result in the loss of a human life. Aiming to minimize the human effort in bureaucratic processes and improve the PDM, dematerialization of information is required, eliminating paper-based recording and promoting an automatic registration of electronic and real-time data of patients. These data can then be used as a complement to the PDM, e.g. in Decision Support Systems that use Data Mining (DM) models. At the same time it is important for PDM to overcome barriers of time and space, making the platforms as universal as possible, accessible anywhere and anytime, regardless of the devices used. In this sense, it has been observed a proliferation of pervasive systems in healthcare. These systems are focused on providing healthcare to anyone, anytime and anywhere by removing restrictions of time and place, increasing both the coverage and quality of health care. This approach is mainly based on information that is stored and available online. With the aim of supporting the PDM a set of tests were carried out using static DM models making use of data that had been collected and entered manually in Euricus database. Preliminary results of these tests showed that it was possible to predict organ failure and outcome of a patient using DM techniques considering a set of physiological and clinical variables as input. High rates of sensitivity were achieved: Cardiovascular - 93.4%; Respiratory - 96.2%; Renal - 98.1%; Liver - 98.3%; hematologic - 97.5%; and Outcome and 98.3%. Upon completion of this study a challenge emerged: how to achieve the same results but in a dynamic way and in real time? A research question has been postulated as: "To what extent, Intelligent Decision Support Systems (IDSS) may be appropriate for critical clinical settings in a pervasive way? “. Research work included: 1. To percept what challenges a universal approach brings to IDSS, in the context of critical environments; 2. To understand how pervasive approaches can be adapted to critical environments; 3. To develop and test predictive models for pervasive approaches in health care. The main results achieved in this work made possible: 1. To prove the adequacy of pervasive approach in critical environments; 2. To design a new architecture that includes the information requirements for a pervasive approach, able to automate the process of knowledge discovery in databases; 3. To develop models to support pervasive intelligent decision able to act automatically and in real time. To induce DM ensembles in real time able to adapt autonomously in order to achieve predefined quality thresholds (total error = 85 % and accuracy > = 60 %). Main contributions of this work include new knowledge to help overcoming the requirements of a pervasive approach in critical environments. Some barriers inherent to information systems, like the acquisition and processing of data in real time and the induction of adaptive ensembles in real time using DM, have been broken. The dissemination of results is done via devices located anywhere and anytime

Tools and techniques for security and privacy of big data: Healthcare system as a case study

As a case study, this Master thesis will also review the state-of-the-art of security and privacy issues in big data as applied to healthcare industry

Desenvolvimento de mediation e-health bus

Este relatório apresenta todo o trabalho desenvolvido na Portugal Telecom Inovação ao longo de 6 meses. Este projeto esteve inserido no produto Medigraf, o qual é uma plataforma de telemedicina, desenvolvida e comercializada pela Portugal Telecom Inovação, destinada a ser integrada em organizações de saúde. Um sistema de informação é um componente muito importante nas organizações de saúde. É através deste que toda a informação referente à organização é processada e comunicada. Para que um novo sistema, a ser incorporado na organização, seja capaz de atingir todas as suas potencialidades é necessário que haja uma integração e uma interoperabilidade total entre o novo sistema e o sistema de informação existente. Torna-se assim indispensável conseguir uma integração entre o Medigraf e o sistema de informação existente nas organizações de saúde. Para isso, é necessário apurar quais os requisitos necessários para haver uma integração e uma partilha de informação entre sistemas heterógenos, explicando o conceito de standards, interoperabilidade e terminologias. O estado da arte revelou que a integração entre sistemas heterogéneos em organizações de saúde é difícil de atingir. Das várias organizações existentes, destaquei a HL7 (Health Level Seven) pelos seus avanços nesta área e pelo desenvolvimento de duas versões de um standard de mediation de mensagens (HL7 v2.x e HL7 v3) com o objetivo de atingir uma interoperabilidade entre sistemas heterógenos. Com o estudo mais aprofundado do standard de mensagens HL7 v3, foi necessário adotar uma arquitetura/topologia de integração de forma a implementar o standard. Neste estudo, destaquei a família de soluções EAI (Enterprise Application Integration) como melhor solução. De modo a implementar o standard HL7 v3 com base na arquitetura escolhida, realizei um estudo sobre os softwares existentes. Desse estudo, resultou a escolha do Mirth Connect como melhor abordagem para implementação de uma interoperabilidade entre o Medigraf e um sistema de informação. Este software atua como um middleware de mediation na comunicação entre sistemas heterogéneos. Selecionei para implementação, dois casos de uso do standard, de modo a demonstrar a sua utilização. Nativamente, o Mirth Connect não suporta a validação das mensagens do standard HL7 v3, suportando apenas HL7 v2.x. O Mirth Connect, sendo um software Open Source, permitiu que eu pudesse desenvolver um método capaz de executar essa validação. O método foi publicado no fórum da Mirth Corporation, possibilitando a sua partilha. No final são tecidas algumas conclusões, referindo o trabalho futuro que pode ser desenvolvido

Proposta de solução para a interoperabilidade de sistemas na plataforma Elder Care

Dissertação apresentado à Escola Superior de Tecnologia e Gestão do IPL para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática - Computação Móvel, orientada pelo Professor Doutor Rui Rijo.A população mundial regista um acentuado e acelerado envelhecimento ao mesmo tempo que os recursos humanos, materiais e financeiros necessários para prestar cuidados adequados aos idosos são cada vez menores. A população idosa requer, entre outros, cuidados continuados, e os seus familiares têm dificuldade na resposta a essas necessidades. Com o intuito de ajudar a ultrapassar essas dificuldades, decorre um enorme esforço de investigação orientado ao desenvolvimento de vários sistemas que têm como objectivo o bem-estar biopsicossocial dos idosos. No entanto, para que estes sistemas possam trabalhar como um todo coerente e eficaz é necessária uma plataforma integradora. Não foi identificada uma plataforma que conseguisse realizar a interligação de sistemas heterogéneos e que possibilitasse a interligação de todos estes sistemas. Neste documento é apresentado o estudo inicial realizado, a arquitectura resultante e o inicio do desenvolvimento do protótipo, de uma plataforma completa de integração de sistemas, para aplicações que abrangem diversas áreas do bem-estar biopsicossocial. Esta plataforma possibilita também o armazenamento de dados, a recepção de eventos e o tratamento de alertas. No que toca a integração de sistemas, um dos grandes desafios é encontrar uma solução que consiga partilhar o conhecimento que cada sistema representa. A abordagem utilizada como tentativa de resolução deste desafio, consiste numa ontologia por permitir definir um domínio conceptual passível de ser partilhado e aumentado. Para que o conhecimento seja disponibilizado, é necessário que cada sistema inseria o seu conhecimento na ontologia, seguindo um conjunto de regras fornecidas. A representação do conhecimento é efectuado pelo seu conteúdo semântico, possibilitando a agentes inteligentes efectuar as pesquisar e cruzar informação. Cada sistema armazena dados nesta plataforma, através da criação de uma estrutura de dados personalizada. Esta estrutura é criada com recurso a metadados, sendo única para cada sistema. Os dados recolhidos por cada sistema vão compor um conjunto de informação relevante para cada idoso. O problema da monitorização tem sempre associado o problema da notificação. Os sistemas de monitorização podem utilizar um serviço de lançamento de eventos, que desencadeia uma acção de validação, que pode transformar o evento num alerta. Quando um alerta é recebido, são efectuadas notificações com base no tipo de alerta que foi recebido. Com a implementação da arquitetura apresentada é possível disponibilizar um sistema de integração de plataformas, que armazena dados utilizando metadados e que consiga partilhar o conhecimento pelo seu conteudo semântico, utilizando ontologias