Hybrid electronic health records

The research related with digital health records has been a hot topic since the last two decades, producing diverse results, particularly in two main types – Electronic Health Records and Personal Health Records. With the current wider citizen mobility, the liberalization of health care providing, as well as alternative medicine, elderly care and remote patient monitoring, new challenges had emerged. These brought more actors to the scene that can belong to different healthcare networks, private or public sector even from different countries. For creating a true patient-centric electronic health record, those actors need to collaborate in the creation and maintenance of the record. In this work, the Hybrid Electronic Health Record (HEHR) is presented, describing how information can be created and used, as well as focusing on how the patient defines the access control. Some new services are also discussed

Recuperação de informação multimodal em repositórios de imagem médica

The proliferation of digital medical imaging modalities in hospitals and other diagnostic facilities has created huge repositories of valuable data, often not fully explored. Moreover, the past few years show a growing trend of data production. As such, studying new ways to index, process and retrieve medical images becomes an important subject to be addressed by the wider community of radiologists, scientists and engineers. Content-based image retrieval, which encompasses various methods, can exploit the visual information of a medical imaging archive, and is known to be beneficial to practitioners and researchers. However, the integration of the latest systems for medical image retrieval into clinical workflows is still rare, and their effectiveness still show room for improvement. This thesis proposes solutions and methods for multimodal information retrieval, in the context of medical imaging repositories. The major contributions are a search engine for medical imaging studies supporting multimodal queries in an extensible archive; a framework for automated labeling of medical images for content discovery; and an assessment and proposal of feature learning techniques for concept detection from medical images, exhibiting greater potential than feature extraction algorithms that were pertinently used in similar tasks. These contributions, each in their own dimension, seek to narrow the scientific and technical gap towards the development and adoption of novel multimodal medical image retrieval systems, to ultimately become part of the workflows of medical practitioners, teachers, and researchers in healthcare.A proliferação de modalidades de imagem médica digital, em hospitais, clínicas e outros centros de diagnóstico, levou à criação de enormes repositórios de dados, frequentemente não explorados na sua totalidade. Além disso, os últimos anos revelam, claramente, uma tendência para o crescimento da produção de dados. Portanto, torna-se importante estudar novas maneiras de indexar, processar e recuperar imagens médicas, por parte da comunidade alargada de radiologistas, cientistas e engenheiros. A recuperação de imagens baseada em conteúdo, que envolve uma grande variedade de métodos, permite a exploração da informação visual num arquivo de imagem médica, o que traz benefícios para os médicos e investigadores. Contudo, a integração destas soluções nos fluxos de trabalho é ainda rara e a eficácia dos mais recentes sistemas de recuperação de imagem médica pode ser melhorada. A presente tese propõe soluções e métodos para recuperação de informação multimodal, no contexto de repositórios de imagem médica. As contribuições principais são as seguintes: um motor de pesquisa para estudos de imagem médica com suporte a pesquisas multimodais num arquivo extensível; uma estrutura para a anotação automática de imagens; e uma avaliação e proposta de técnicas de representation learning para deteção automática de conceitos em imagens médicas, exibindo maior potencial do que as técnicas de extração de features visuais outrora pertinentes em tarefas semelhantes. Estas contribuições procuram reduzir as dificuldades técnicas e científicas para o desenvolvimento e adoção de sistemas modernos de recuperação de imagem médica multimodal, de modo a que estes façam finalmente parte das ferramentas típicas dos profissionais, professores e investigadores da área da saúde.Programa Doutoral em Informátic

DICOOGLE: No-SQL para suporte de ambientes Big Data

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaThe last few years have been characterized by a proliferation of different types of medical imaging modalities in healthcare institutions. As a result, the services are migrating to infrastructures in the Cloud. Thus, in addition to a scenario where tremendous amounts of data are produced, we walked to a reality where processes are increasingly distributed. Consequently, this reality has created new technological challenges regarding storage, management and handling of this data, in order to guarantee high availability and performance of the information systems, dealing with the images. An Open Source Picture Archive and Communication System (PACS) has been developed by the bioinformatics research group at the University of Aveiro labeled Dicoogle. This system replaced the traditional relational database engine for an agile mechanism, which indexes and retrieves data. Thus it is possible to extract, index and store all the image’s metadata, including any private information, without re-engineering or reconfiguration process. Among other use cases, this system has already indexed more than 22 million images in 3 hospitals from the region of Aveiro. Currently, Dicoogle provides a solution based on the Apache Lucene library. However, it has performance issues in environments where we need to handle and search over large amounts of data, more particularly in data analytics scenarios. In the context of this work, different technologies capable of supporting a database of an image repository were studied. In sequence, four solutions were fully implemented based on relational databases, NoSQL and two distinct text engines. A test platform was also developed to evaluate the performance and scalability of these solutions, which allowed a comparative analysis of them. In the end, it is proposed a hybrid architecture of medical image database, which was implemented and validated. This proposal has demonstrated significant gains in terms of query, index time and in scenarios where it is required a wide data analyze.Os últimos anos têm sido caracterizados por uma proliferação de diversos tipos de modalidades de imagem médica nas instituições de saúde. Por outro lado, assistimos a uma migração de serviços para infraestruturas na Cloud. Assim, para além de um cenário onde são produzidos tremendos volumes de dados, caminhamos para uma realidade em que os processos são cada vez mais distribuídos. Tal realidade tem colocado novos desafios tecnológicos ao nível do arquivo, transmissão e visualização, muito particularmente nos aspetos de desempenho e escalabilidade dos sistemas de informação que lidam com a imagem. O grupo de bioinformática da universidade de Aveiro tem vindo a desenvolver um inovador sistema distribuído de arquivo de imagem médica, o Dicoogle Open Source PACS. Este sistema substituiu o tradicional motor de base de dados relacional por um mecanismo ágil de indexação e recuperação de dados. Desta forma é possível extrair, indexar e armazenar todos os metadados das imagens, incluindo eventuais elementos privados, sem necessidade de processos de reengenharia ou reconfiguração. Entre outros casos de uso, este sistema já indexou mais de 22 milhões de imagens em 3 hospitais da região de Aveiro. Atualmente, o Dicoogle dispõe de uma solução baseada na biblioteca Apache Lucene. No entanto, esta tem demonstrado alguns problemas de desempenho em ambientes em que temos necessidade de manusear e pesquisar sobre uma grande quantidade de dados, muito particularmente em cenários de análise de dados. No âmbito desta dissertação foram estudadas diferentes tecnologias capazes de suportar uma base dados de um repositório de imagem. Em sequência, foram implementadas quatro soluções baseadas em bases de dados relacionais, NoSQL e motor de indexação. Foi também desenvolvida uma plataforma de testes de desempenho e escalabilidade que permitiu efetuar uma análise comparativa das soluções implementadas. No final, é proposta uma arquitetura híbrida de base de dados de imagem médica que foi implementada e validada. Tal proposta demonstrou ter ganhos significativos ao nível dos tempos de pesquisa de conteúdos e em cenários de análise alargada de dados

Arquiteturas federadas para integração de dados biomédicos

Doutoramento Ciências da ComputaçãoThe last decades have been characterized by a continuous adoption of IT solutions in the healthcare sector, which resulted in the proliferation of tremendous amounts of data over heterogeneous systems. Distinct data types are currently generated, manipulated, and stored, in the several institutions where patients are treated. The data sharing and an integrated access to this information will allow extracting relevant knowledge that can lead to better diagnostics and treatments. This thesis proposes new integration models for gathering information and extracting knowledge from multiple and heterogeneous biomedical sources. The scenario complexity led us to split the integration problem according to the data type and to the usage specificity. The first contribution is a cloud-based architecture for exchanging medical imaging services. It offers a simplified registration mechanism for providers and services, promotes remote data access, and facilitates the integration of distributed data sources. Moreover, it is compliant with international standards, ensuring the platform interoperability with current medical imaging devices. The second proposal is a sensor-based architecture for integration of electronic health records. It follows a federated integration model and aims to provide a scalable solution to search and retrieve data from multiple information systems. The last contribution is an open architecture for gathering patient-level data from disperse and heterogeneous databases. All the proposed solutions were deployed and validated in real world use cases.A adoção sucessiva das tecnologias de comunicação e de informação na área da saúde tem permitido um aumento na diversidade e na qualidade dos serviços prestados, mas, ao mesmo tempo, tem gerado uma enorme quantidade de dados, cujo valor científico está ainda por explorar. A partilha e o acesso integrado a esta informação poderá permitir a identificação de novas descobertas que possam conduzir a melhores diagnósticos e a melhores tratamentos clínicos. Esta tese propõe novos modelos de integração e de exploração de dados com vista à extração de conhecimento biomédico a partir de múltiplas fontes de dados. A primeira contribuição é uma arquitetura baseada em nuvem para partilha de serviços de imagem médica. Esta solução oferece um mecanismo de registo simplificado para fornecedores e serviços, permitindo o acesso remoto e facilitando a integração de diferentes fontes de dados. A segunda proposta é uma arquitetura baseada em sensores para integração de registos electrónicos de pacientes. Esta estratégia segue um modelo de integração federado e tem como objetivo fornecer uma solução escalável que permita a pesquisa em múltiplos sistemas de informação. Finalmente, o terceiro contributo é um sistema aberto para disponibilizar dados de pacientes num contexto europeu. Todas as soluções foram implementadas e validadas em cenários reais

Implementación de sistemas PACS mediante redes P2P y almacenamiento en “la nube”

El diagnóstico medico por imágenes representa en nuestros días, uno de los pilares fundamentales para el tratamiento de enfermedades. El presente trabajo describe la metodología e integración de tecnologías para acelerar la velocidad de transferencias de imágenes de alta calidad diagnóstica sin pérdida de información, sobre conexiones de datos de baja velocidad asimétricas; utilizando tecnología P2P. Logramos, de esta manera, vincular regiones geográficas diversas y equipamiento diverso.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Implementación de sistemas PACS mediante redes P2P y almacenamiento en “la nube”

El diagnóstico medico por imágenes representa en nuestros días, uno de los pilares fundamentales para el tratamiento de enfermedades. El presente trabajo describe la metodología e integración de tecnologías para acelerar la velocidad de transferencias de imágenes de alta calidad diagnóstica sin pérdida de información, sobre conexiones de datos de baja velocidad asimétricas; utilizando tecnología P2P. Logramos, de esta manera, vincular regiones geográficas diversas y equipamiento diverso.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

DicoogleWeb: uma interface web para repositório de imagem médica

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaDicoogle is an open-source software solution designed to manage the information workflow in a PACS as well as the archiving and indexing process of the arriving DICOM files. The current implementation can either be run in server mode (default) or used as a client to connect to another server instance of Dicoogle (via Java RMI). This enables simple access to client workstation within or outside a medical organization. This work will focus on adapting the current implementation of Dicoogle for the Web environment, allowing, system clients, to view medical images, on the majority of devices with network access.O Dicoogle é uma solução de software, em código fonte aberto, que foi desenhada para suportar o fluxo de informação num laboratório de imagem médica. Além disso, está dotado de um mecanismo de indexação que permite indexar todos os metadados contidos nos ficheiros DICOM do seu repositório. A actual implementação pode ser lançada em modo servidor (por omissão) mas também dispõem de um módulo gráfico cliente que pode conectar-se a qualquer instância servidor através de Java RMI. Isto proporciona um acesso simples a estações de trabalho clientes dentro ou fora de uma organização medica. Esta dissertação propõe e implementa uma solução que permite migrar o Dicoogle para ambiente Web. Para além de disponibilizar todas as funcionalidades da versão anterior, a versão Web oferece um conjunto de novos serviços e interface de acesso aos dados

Otimização da persistência de dados em PACS empregando modelos de dados hierárquicos indexados

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.A variedade de modalidades produzidas pelo aumento de dispositivos que sejam capazes de gerar imagens médicas em formato DICOM tem crescido. Consequentemente, com a digitalização dos setores de radiologia, as bases de dados de exames podem ultrapassar as barreiras de terabytes. Fato este, combinado com a lei brasileira de obrigatoriamente manter exames radiológicos arquivados por no mínimo 20 anos, afeta diretamente a gestão de grandes volumes de dados. Este trabalho apresenta o desenvolvimento, avaliação empírica e discussão sobre o emprego do formato de dado hierárquicos HDF5 em conjunto com o núcleo de indexação e busca Apache Lucene. Para a validação da camada de persistência, foram realizados testes de desempenho entre a abordagem proposta contra o modelo em banco de dados relacional PostgreSQL usado na Rede Catarinense de Telemedicina. O desempenho do serviço de armazenamento, em conformidade com o padrão DICOM, foi analisado variando o volume de dados transmitidos entre cliente e servidor. As buscas sobre informações de um exame já realizado abrangeram cenários típicos como a consulta de exames de um paciente específico ou exames pertencentes a um intervalo temporal de dados. A recuperação avaliou três distintos casos: estudo, série ou imagem. Embora mostrando um desempenho superior em cenários de consulta com o uso do PostgreSQL, o uso combinado de HDF5 com Apache Lucene apresenta um meio eficiente de armazenar e recuperar imagens médicas DICOM, pois une o alto desempenho do HDF5 com a funcionalidade de consulta dos dados indexados. Neste ponto, o uso de uma camada para gerenciamento de exames médicos em DICOM, empregando o HDF5 juntamente com Apache Lucene, se apresentou como uma alternativa viável e eficiente. Além disso, trabalhos futuros podem aproveitar algumas características do formato HDF5, como obtenção direta do conteúdo da imagem médica e metadados por ferramentas para auxílio ao diagnóstico, tais como visão multimodal e processamento digital de imagens.The variety of modalities produced by the increasing number of devices that are capable of generating large sets of medical images using DICOM standard has been growing. Consequently, with the ongoing process of digitization of radiology sectors, the examinations database can exceed the terabytes barrier. This fact, combined with the Brazilian law of storing radiological examinations archived for at least 20 years, directly affects the management of large volumes of data. This paper presents the concept, development, assessment and discussion of the combined employment of the hierarchical data format HDF5 with the search engine library Apache Lucene. The validating process of the persistence layer, was carried out by performance tests over the proposed approach compared to the current model based on PostgreSQL and used in the Santa Catarina's Telemedicine Network. The storage service performance in compliance with the DICOM standard was analyzed by interchanging the volume of data transmitted between client and server. The search covered typical scenarios such as search examinations within a time interval or for specific patient. Retrieval operations evaluated three different cases: study, series or image. Although showing superior performance while using PostgreSQL in querying scenarios, the combined use of HDF5 with Apache Lucene provides an suitable way to store and retrieve medical images in DICOM, because it combines the high performance of HDF5 with the query functionality of the indexed data. At this point, the use of a management layer for medical examinations in DICOM, combined with HDF5 and Apache Lucene presented itself as an efficient and viable option. In addition, future studies can take advantage of some features from the HDF5 library, such as direct medical image content retrieval and metadata for computed aid diagnosis, such as multimodal vision and digital image processing

Métodos computacionais para otimização de desempenho em redes de imagem médica

Over the last few years, the medical imaging has consolidated its position as a major mean of clinical diagnosis. The amount of data generated by the medical imaging practice is increasing tremendously. As a result, repositories are turning into rich databanks of semi-structured data related to patients, ailments, equipment and other stakeholders involved in the medical imaging panorama. The exploration of these repositories for secondary uses of data promises to elevate the quality standards and efficiency of the medical practice. However, supporting these advanced usage scenarios in traditional institutional systems raises many technical challenges that are yet to be overcome. Moreover, the reported poor performance of standard protocols opened doors to the general usage of proprietary solutions, compromising the interoperability necessary for supporting these advanced scenarios. This thesis has researched, developed, and now proposes a series of computer methods and architectures intended to maximize the performance of multi-institutional medical imaging environments. The methods are intended to improve the performance of standard protocols for medical imaging content discovery and retrieval. The main goal is to use them to increase the acceptance of vendor-neutral solutions through the improvement of their performance. Moreover, it intends to promote the adoption of such standard technologies in advanced scenarios that are still a mirage nowadays, such as clinical research or data analytics directly on top of live institutional repositories. Finally, these achievements will facilitate the cooperation between healthcare institutions and researchers, resulting in an increment of healthcare quality and institutional efficiency.As diversas modalidades de imagem médica têm vindo a consolidar a sua posição dominante como meio complementar de diagnóstico. O número de procedimentos realizados e o volume de dados gerados aumentou significativamente nos últimos anos, colocando pressão nas redes e sistemas que permitem o arquivo e distribuição destes estudos. Os repositórios de estudos imagiológicos são fontes de dados ricas contendo dados semiestruturados relacionados com pacientes, patologias, procedimentos e equipamentos. A exploração destes repositórios para fins de investigação e inteligência empresarial, tem potencial para melhorar os padrões de qualidade e eficiência da prática clínica. No entanto, estes cenários avançados são difíceis de acomodar na realidade atual dos sistemas e redes institucionais. O pobre desempenho de alguns protocolos standard usados em ambiente de produção, conduziu ao uso de soluções proprietárias nestes nichos aplicacionais, limitando a interoperabilidade de sistemas e a integração de fontes de dados. Este doutoramento investigou, desenvolveu e propõe um conjunto de métodos computacionais cujo objetivo é maximizar o desempenho das atuais redes de imagem médica em serviços de pesquisa e recuperação de conteúdos, promovendo a sua utilização em ambientes de elevados requisitos aplicacionais. As propostas foram instanciadas sobre uma plataforma de código aberto e espera-se que ajudem a promover o seu uso generalizado como solução vendor-neutral. As metodologias foram ainda instanciadas e validadas em cenários de uso avançado. Finalmente, é expectável que o trabalho desenvolvido possa facilitar a investigação em ambiente hospitalar de produção, promovendo, desta forma, um aumento da qualidade e eficiência dos serviços.Programa Doutoral em Engenharia Informátic