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Guias clínicas : representação e raciocínio
Dissertação de integrado em Engenharia BiomédicaOs ambientes de cuidados de saúde são extremamente exigentes para os profissionais. Nestes
ambientes há uma grande exposição a situações de tensão, que se repercutem na qualidade da
prática clínica. O stress ocupacional origina situações de erro médico, de variações indesejadas
na prática clínica e de medicina defensiva.
As Guias Clínicas (GCs), como recomendações clínicas baseadas em investigação
científica sólida, podem solucionar tais problemas, fornecendo um suporte para a prática da
medicina, baseado na evidência, e preenchendo eventuais vazios de conhecimento dos
profissionais de saúde. Contudo, o seu formato actual não responde às exigências de um
processo clínico que obriga a tomar decisões rápidas, com segurança. A solução pode passar
pela implementação de formatos informáticos de GCs, as chamadas Guias Interpretáveis por
Computador (Computer-Interpretable Guidelines - CIGs), em sistemas de apoio à decisão. As
abordagens actuais de CIGs concentram-se sobretudo em aspectos relacionados com a
modelação de tarefas, restrições temporais à execução de guiase integrações com sistemas de
informação locais. No entanto, não providenciam um tratamento de casos de Informação
Imperfeita, que são comuns nos processos clínicos.
Há necessidade de uma representação de guias, que combine a capacidade de
modelação de tarefas das abordagens actuais de CIGs, com linguagens de programação que
permitam expressar casos de Informação Imperfeita e métodos que permitam quantificá-los.
Para o efeito, recolheram-se as principais características das abordagens de CIGs actuais e
propôs-se um modelo, utilizando a Extensão à Programação em Lógica (EPL) e o método da
Qualidade da Informação (Quality of Information - QoI). A aplicabilidade deste modelo foi
estudada através de um caso de estudo com uma GC para detecção e tratamento de elevados
níveis de colesterol. Concluiu-se que, embora careça de melhoramentos ao nível de um suporte para o
estado do paciente e ao nível da estruturação da informação, o modelo apresenta potencial para
melhorar os resultados do processo clínico.Healthcare environments are very demanding. In these environments healthcare professionals
are exposed to many stressful situations that affect negatively the quality of clinical practice.
Occupational stress is among the causes of medical errors, undesirable variations in clinical
practice and defensive medicine.
The use of Clinical Guidelines may be a solution to these issues. They are evidence
based recommendations that support good clinical practice and may compensate for knowledge
gaps of healthcare professionals. However, their current format does not meet the requirements
of real time decision support in the clinical process.
Implementing Computer-Interpretable Guidelines (CIGs) in clinical decision support
systems shows promises of both changing the process of healthcare delivery and improving its
outcomes. The existing CIG approaches focus mainly on task modeling, temporal constraints to
the execution of guidelines and integration with local information systems. Yet, they fail to
address the issue of Imperfect Information, which is common in many clinical cases.
There is a need for a guideline representation, which combines the task modeling
capabilities of the existing CIG approaches with programing languages that enable the expression
of cases of Imperfect Information and methods to quantify them. For this purpose we collected
the main features of the existing approaches and proposed a model that uses the Extension to
Logic Programming (ELP) and the method of Quality of Information. The applicability of this
model was studied with a guideline for detection and treatment of elevated levels of cholesterol.
Although the model needs improvements in the support for the patient state and the
structuring of information, it has the potential to improve clinical results