Interactive decision support in hepatic surgery

BACKGROUND: Hepatic surgery is characterized by complicated operations with a significant peri- and postoperative risk for the patient. We developed a web-based, high-granular research database for comprehensive documentation of all relevant variables to evaluate new surgical techniques. METHODS: To integrate this research system into the clinical setting, we designed an interactive decision support component. The objective is to provide relevant information for the surgeon and the patient to assess preoperatively the risk of a specific surgical procedure. Based on five established predictors of patient outcomes, the risk assessment tool searches for similar cases in the database and aggregates the information to estimate the risk for an individual patient. RESULTS: The physician can verify the analysis and exclude manually non-matching cases according to his expertise. The analysis is visualized by means of a Kaplan-Meier plot. To evaluate the decision support component we analyzed data on 165 patients diagnosed with hepatocellular carcinoma (period 1996–2000). The similarity search provides a two-peak distribution indicating there are groups of similar patients and singular cases which are quite different to the average. The results of the risk estimation are consistent with the observed survival data, but must be interpreted with caution because of the limited number of matching reference cases. CONCLUSION: Critical issues for the decision support system are clinical integration, a transparent and reliable knowledge base and user feedback

Sistema de Apoio à Análise e ao Tratamento de Doentes com Carcinoma Hepatocelular

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.O Cancro do figado é o sexto cancro mais frequentemente diagnosticado e a terceira causa de morte por doenças relacionadas com cancro em todo o Mundo. O Carcinoma Hepatocelular (CHC) está na origem de mais de 90% dos tumores primários do figado, sendo considerado um problema à escala global. As guidelines clinicas, suportadas pela Medicina Baseada na Evidência (MBE), procuram auxiliar os clínicos no seu processo de tomada de decisão. No entanto, a prática clínica lida frequentemente com o desfasamento entre a MBE e a desejada Medicina Personalizada (MP), ajustada a um dado doente. De modo a poderem tomar decisões fundamentadas, os clínicos necessitam de ter a informação dos doentes disponível para consulta, a qualquer altura. Na maioria dos contextos hospitalares, a informação clínica do doente está muitas vezes registada em suporte físico (papel), distribuída por várias instalações. Isto torna os ficheiros igualmente susceptíveis a dados em falta. Neste trabalho, apresentamos um Sistema de Apoio à Decisão Clínica, para a gestão de dados clínicos de doentes com CHC. É também apresentado um módulo de Inteligência Artificial a ser integrado no sistema. Váarios métodos de análise de agrupamentos foram utilizados de modo a determinar grupos prognósticos com diferentes características, considerando dados heterogéneos e com valores em falta. A análise propiciou a divisão em dois grandes grupos, G1 e G2, com sobrevivências globais estatisticamente signifícativas. Os nossos resultados sugerem igualmente uma heterogeneidade entre os doentes no estádio avancado da doença. Foram ainda avaliados alguns métodos de classificação, de modo a desenvolver modelos preditivos para a atribuição do grupo mais correcto para um determinado doente. Em resumo, este trabalho foca-se no desenvolvimento de uma ferramenta que alie a gesão de dados clínicos a um "motor inteligente" de inferência que permita gerar recomendações uteis aos clínicos nas suas actividades diárias. O sistema integra algoritmos de Inteligência Artificial que permitem orientar os tratamentos dos doentes no âmbito da Medicina Personalizada. Palavras-Chave : Carcinoma Hepatocelular (CHC), Medicina Baseada na Evidência (MBE), Medicina Personalizada (MP), Preenchimento de dados em falta, Sistema de Apoio à Decisão Clínica (SADC), Personalização de Grupos Prognósticos, Métodos de Agrupamento, Inteligência Artificial (IA), dados clínico

Sistema de ayuda a la toma de decisiones en la valoración de perfiles, a partir del desarrollo de un nuevo modelo de datos en el "Centre Universitari de Diagnòstic i Atenció Primerenca" (CUDAP)

La investigación en áreas de intervención socio-sanitaria con personas con discapacidad o personas mayores en situación de dependencia es en la actualidad, un área emergente e interdisciplinar que integra conocimientos de Ciencias de la Salud, Psicología, Sociología, Economía, Derecho, Tecnología, etc. Este enfoque multidisciplinar, junto a la aparición de nuevas tecnologías, nuevos métodos y técnicas de intervención y nuevos conocimientos sobre el desarrollo humano, obliga a una permanente revisión de los procedimientos de trabajo en la búsqueda de ofrecer la mejor asistencia posible con los recursos disponibles. Cada uno de los profesionales que interviene en la atención socio-sanitaria se ve sujeto además, por una serie de normas o reglas existentes en la organización en la que trabaja. Entre estas normas podemos citar unas condiciones laborales (horarios, festivos, objetivos), cumplimiento de una serie de normativas (Ley de protección de datos, Normas ISO 9000), el uso de unas herramientas para la planificación, registro y control de su trabajo, etc. En la actualidad, es difícil pensar en una organización en la que los sistemas de información y la tecnología no formen parte de una manera activa. Partiendo de un mínimo de obligaciones administrativas, los sistemas de información han evolucionado permitiendo una ingeniería de procesos que a su vez repercute en una optimización en la utilización de los recursos disponibles. Los centros de atención a personas con discapacidad y a sus familiares como son los Centros de Desarrollo Infantil y Atención Temprana (CDIAT), son organizaciones extremadamente complejas. Por una parte, como organización profesional debe coordinar la actuación de diferentes profesionales (Psicólogos, Logopedas, Fisioterapeutas, Técnicos de Atención Temprana, Maestros, Terapeutas Ocupacionales, Maestros de Pedagogía Terapéutica, etc.) que aunque en general utilizan los mismos principios psicoeducativos, las diferencias de interpretación y lenguaje técnico obligan a consensuar conceptos y formas de trabajo. Por otra parte, la coordinación necesaria con los servicios externos, como son Médicos (Pediatras, Neuropediatras, Rehabilitadores, Psiquiatras Infantiles, etc.), Servicios Sociales de la comunidad y Servicios Educativos (Escuelas Infantiles, Escuelas de Primaria, Servicios Psicopedagógicos, etc.), obliga también a disponer de la información de forma estandarizada y consensuada con el exterior del centro. Por último, y no por ello menos importante, deben informar a las familias haciéndoles partícipes de todos los cambios que se produzcan en relación con su hijo. Es necesaria una herramienta que gestione la información de todos los profesionales y que en cierta medida, obligue a homogeneizar el lenguaje. Los tratamientos en los CDIAT son largos en el tiempo y almacenar la información para el seguimiento también es un objetivo a conseguir, al mismo tiempo que archivar los informes de profesionales externos o los propios de los centros. Pero lo más importante, además de lo apuntado y que supone un valor añadido en la implantación de un sistema de gestión integral en un CDIAT, es la posibilidad de objetivizar los procesos de diagnóstico y la relación entre las actividades pautadas por los profesionales y el nivel de éxito/fracaso o los cambios producidos en el comportamiento de los niños. Una herramienta que evidencie los puntos fuertes y los puntos débiles ayudándonos a tomar decisiones, es el objetivo a conseguir en esta tesis doctoral