PROV-Health: método para gerenciamento de dados de proveniência em sistemas de informação em saúde

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Florianópolis, 2023.A Ciência da Informação e a Ciência da Computação, compactuam aspectos interdisciplinares no que diz respeito à Proveniência de Dados entre diferentes Sistemas de Informação em Saúde (SIS). Os SIS armazenam grandes volumes de dados em seus repositórios descentralizados, tornando um desafio o gerenciamento e a interoperabilidade desses dados. Assim, a Proveniência de Dados associada a tecnologias computacionais contribui para a rastreabilidade dos dados de origem nos SIS, a fim de identificar erros e transformações nos dados e atribuí-los às fontes, sendo útil para tomadas de decisões nos mais variados cenários de saúde. Nesta tese apresenta-se um método para gerenciamento de dados de proveniência em SIS com base no instanciamento do modelo da World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) em conformidade com os aspectos de interoperabilidade entre diferentes bases de dados de saúde descentralizadas. Para alcançar os objetivos definidos para esta tese, assume-se uma metodologia de pesquisa aplicada em um estudo de caso, caracterizada como experimental e exploratória, com abordagem quantitativa e qualitativa. Quanto aos procedimentos técnicos no desenvolvimento e validação do método, foram realizados experimentos em um cenário de saúde real com dados reais, os quais possibilitaram identificar além de benefícios, desafios e ameaças durante sua experimentação. O método foi avaliado via formulário eletrônico enviado a especialistas da área, os quais destacaram pontos importantes para reflexão na estrutura do método. Conclui-se que ao final dos experimentos e das etapas de análises dos resultados, o método proposto mostrou-se significativo no que se refere ao gerenciamento de dados de proveniência em diferentes SIS, sendo possível adaptá-lo a qualquer cenário de saúde.Abstract: Information Science and Computer Science share interdisciplinary aspects when it comes to Data Provenance between different Health Information Systems (HIS). HIS store large volumes of data in their decentralized repositories, making the management and interoperability of this data a challenge. Thus, Data Provenance associated with computer technologies contributes to the traceability of source data in HIS, in order to identify errors and transformations in the data and attribute them to the sources, being useful for decision-making in the most varied health scenarios. This thesis presents a method for managing provenance data in HIS based on instancing the World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) model in accordance with interoperability aspects between different decentralized health databases. In order to achieve the objectives defined for this thesis, an applied research methodology was used in a case study, characterized as experimental and exploratory, with a quantitative and qualitative approach. As for the technical procedures for developing and validating the method, experiments were carried out in a real health scenario with real data, which made it possible to identify not only benefits, but also challenges and threats during experimentation. The method was evaluated via an electronic form sent to experts in the field, who highlighted important points for reflection on the structure of the method. The conclusion is that at the end of the experiments and the stages of analysis of the results, the proposed method proved to be significant in terms of managing provenance data in different HIS and can be adapted to any healthcare scenario

Provenance-aware pervasive computing in clinical applications

Pervasive computing applications bring together heterogeneous network-connected devices, services and resources to enable context-aware information integration. The increasing adoption of pervasive computing technology in the healthcare domain offers a healthcare model that delivers high quality service with fewer resources. In this paper, we briefly review the existing pervasive healthcare solutions and propose a novel provenance-aware system design that can enhance the performance of such solutions by means of including provenance capture functionality. We argue that our system architecture can improve quality of clinical data, efficiency of its collection, and its integrating ability with other data sources. To demonstrate our system and explain its provenance capacity, we use a clinical research example in which patient’s condition is closely monitored in order to assess the safety and efficacy of medications and treatments prescribed to hi