DeepVox and SAVE-CT: a contrast- and dose-independent 3D deep learning approach for thoracic aorta segmentation and aneurysm prediction using computed tomography scans

Thoracic aortic aneurysm (TAA) is a fatal disease which potentially leads to dissection or rupture through progressive enlargement of the aorta. It is usually asymptomatic and screening recommendation are limited. The gold-standard evaluation is performed by computed tomography angiography (CTA) and radiologists time-consuming assessment. Scans for other indications could help on this screening, however if acquired without contrast enhancement or with low dose protocol, it can make the clinical evaluation difficult, besides increasing the scans quantity for the radiologists. In this study, it was selected 587 unique CT scans including control and TAA patients, acquired with low and standard dose protocols, with or without contrast enhancement. A novel segmentation model, DeepVox, exhibited dice score coefficients of 0.932 and 0.897 for development and test sets, respectively, with faster training speed in comparison to models reported in the literature. The novel TAA classification model, SAVE-CT, presented accuracies of 0.930 and 0.922 for development and test sets, respectively, using only the binary segmentation mask from DeepVox as input, without hand-engineered features. These two models together are a potential approach for TAA screening, as they can handle variable number of slices as input, handling thoracic and thoracoabdominal sequences, in a fully automated contrast- and dose-independent evaluation. This may assist to decrease TAA mortality and prioritize the evaluation queue of patients for radiologists.Comment: 23 pages, 4 figures, 7 table

A web-based information system for a regional public mental healthcare service network in Brazil

Acknowledgements We would like to thank all the participating representatives of public mental health services for their invaluable contribution to this system development and implementation and the XIII Regional Health Department of Sao Paulo state for their support. Funding: This study was funded by the ‘Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico’ (CNPq) and ‘Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior’ (CAPES)—Science Without Borders Programme.Peer reviewedPublisher PD

SERAFIM-BR

Introdução: A Medicina de Família e Comunidade (MFC) é a especialidade médica que atua essencialmente na atenção primária à saúde. No Brasil, temos a organização do sistema de saúde sendo construída com base na atenção primária à saúde. O último dado nacional sobre a cobertura da Estratégia de Saúde da Família em novembro de 2022 era de 48.601 equipes. Objetivo: O objetivo do presente artigo foi desenvolver uma proposta de agenda de pesquisa em MFC. Métodos: Estudo quanti-qualitativo que combinou e adaptou as metodologias Delphi e CHNRI. Por meio de ampla divulgação, MFC de todo o Brasil, associados da SBMFC, foram convidados. Em seguida, foi enviado para cada MFC o questionário SERAFIM-Q1. Além de informações sociodemográficas, foi solicitado que enviassem 2 sugestões de temas para pesquisa em MFC no Brasil. Na segunda fase, foi enviado para todos os MFC que participaram da primeira fase um novo questionário (SERAFIM-Q2) onde eram apresentados os 20 tópicos mais frequentes do SERAFIM-Q1 e solicitado que eles dessem uma nota (zero a 10) para cada tema. Por último, as notas de cada respondente foram somadas e hierarquizadas. Resultados: Um total de 304 MFC responderam ao SERAFIM-Q1. Após exclusões, obteve-se 200 participantes, que geraram 397 respostas (três MFC enviaram apenas 1 tema) com sugestões de temas de pesquisa em MFC. Os 20 temas mais frequentes foram: Ensino de MFC; Gestão em saúde — Nível macro; Acesso; Saúde mental; Ensino de MFC na graduação médica; Prevenção quaternária; Coordenação de cuidados; Habilidades de comunicação; MFC na saúde suplementar; Ensino de MFC na residência médica; Gestão em saúde — Nível micro; Saúde planetária; Tecnologia em saúde – Telemedicina; Saúde da população rural; Ferramentas do MFC — Gestão da clínica; Ensino de MFC — Capacitação de preceptores; Avaliação de qualidade — Indicadores de saúde; Indicadores de desempenho do(a) MFC; Acesso — Modelos de acesso; Saúde Pública. No SERAFIM-Q2, a lista dos 10 temas prioritários foi: 1) Acesso; 2) Saúde mental; 3) Ensino de MFC na graduação médica; 4) Ensino de MFC na residência médica; 5) Prevenção quaternária; 6) Avaliação de qualidade — Indicadores de saúde; 7) Ensino de MFC; 8) Habilidades de comunicação; 9) Ensino de MFC — Capacitação de preceptores; 10) Coordenação de cuidados. Conclusões: Este é, a priori, o primeiro estudo que propõe uma agenda de pesquisa em MFC no Brasil. Esperamos que os 10 temas prioritários de pesquisa mais bem votados auxiliem os pesquisadores, tanto norteando as pesquisas nesse campo quanto melhorando a saúde dos brasileiros e brasileiras

Translational genomics: integrating clinical and biomolecular data

A utilização do conhecimento científico para promoção da saúde humana é o principal objetivo da ciência translacional. Para que isto seja possível, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos computacionais capazes de lidar com o grande volume e com a heterogeneidade da informação gerada no caminho entre a bancada e a prática clínica. Uma barreira computacional a ser vencida é o gerenciamento e a integração dos dados clínicos, sócio-demográficos e biológicos. Neste esforço, as ontologias desempenham um papel essencial, por serem um poderoso artefato para representação do conhecimento. Ferramentas para gerenciamento e armazenamento de dados clínicos na área da ciência translacional que têm sido desenvolvidas, via de regra falham por não permitir a representação de dados biológicos ou por não oferecer uma integração com as ferramentas de bioinformática. Na área da genômica existem diversos modelos de bancos de dados biológicos (tais como AceDB e Ensembl), os quais servem de base para a construção de ferramentas computacionais para análise genômica de uma forma independente do organismo de estudo. Chado é um modelo de banco de dados biológicos orientado a ontologias, que tem ganhado popularidade devido a sua robustez e flexibilidade, enquanto plataforma genérica para dados biomoleculares. Porém, tanto Chado quanto os outros modelos de banco de dados biológicos não estão preparados para representar a informação clínica de pacientes. Este projeto de mestrado propõe a implementação e validação prática de um framework para integração de dados, com o objetivo de auxiliar a pesquisa translacional integrando dados biomoleculares provenientes das diferentes tecnologias omics com dados clínicos e sócio-demográficos de pacientes. A instanciação deste framework resultou em uma ferramenta denominada IPTrans (Integrative Platform for Translational Research), que tem o Chado como modelo de dados genômicos e uma ontologia como referência. Chado foi estendido para permitir a representação da informação clínica por meio de um novo Módulo Clínico, que utiliza a estrutura de dados entidade-atributo-valor. Foi desenvolvido um pipeline para migração de dados de fontes heterogêneas de informação para o banco de dados integrado. O framework foi validado com dados clínicos provenientes de um Hospital Escola e de um banco de dados biomoleculares para pesquisa de pacientes com câncer de cabeça e pescoço, assim como informações de experimentos de microarray realizados para estes pacientes. Os principais requisitos almejados para o framework foram flexibilidade, robustez e generalidade. A validação realizada mostrou que o sistema proposto satisfaz as premissas, levando à integração necessária para a realização de análises e comparações dos dados.The use of scientific knowledge to promote human health is the main goal of translational science. To make this possible, it is necessary to develop computational methods capable of dealing with the large volume and heterogeneity of information generated on the road between bench and clinical practice. A computational barrier to be overcome is the management and integration of clinical, biological and socio-demographics data. In this effort, ontologies play a crucial role, being a powerful artifact for knowledge representation. Tools for managing and storing clinical data in the area of translational science that have been developed, usually fail due to the lack on representing biological data or not offering integration with bioinformatics tools. In the field of genomics there are many different biological databases (such as AceDB and Ensembl), which are the basis for the construction of computational tools for genomic analysis in an organism independent way. Chado is a ontology-oriented biological database model which has gained popularity due to its robustness and flexibility, as a generic platform for biomolecular data. However, both Chado as other models of biological databases are not prepared to represent the clinical information of patients. This project consists in the proposal, implementation and validation of a practical framework for data integration, aiming to help translational research integrating data coming from different omics technologies with clinical and socio-demographic characteristics of patients. The instantiation of the designed framework resulted in a computational tool called IPTrans (Integrative Platform for Translational Research), which has Chado as template for genomic data and uses an ontology reference. Chado was extended to allow the representation of clinical information through a new Clinical Module, which uses the data structure entity-attribute-value. We developed a pipeline for migrating data from heterogeneous sources of information for the integrated database. The framework was validated with clinical data from a School Hospital and a database for biomolecular research of patients with head and neck cancer. The main requirements were targeted for the framework flexibility, robustness and generality. The validation showed that the proposed system satisfies the assumptions leading to integration required for the analysis and comparisons of data

Investigation of the effectiveness of data integration and interoperability methods applied to mental health

A disponibilidade e integração das informações em saúde relativas a um mesmo paciente entre diferentes níveis de atenção ou entre diferentes instituições de saúde é normalmente incompleta ou inexistente. Isso acontece principalmente porque os sistemas de informação que oferecem apoio aos profissionais da saúde não são interoperáveis, dificultando também a gestão dos serviços a nível municipal e regional. Essa fragmentação da informação também é desafiadora e preocupante na área da saúde mental, em que normalmente se exige um cuidado prolongado e que integra diferentes tipos de serviços de saúde. Problemas como a baixa qualidade e indisponibilidade de informações, assim como a duplicidade de registros, são importantes aspectos na gestão e no cuidado prolongado ao paciente portador de transtornos mentais. Apesar disso, ainda não existem estudos objetivos demonstrando o impacto efetivo da interoperabilidade e integração de dados na gestão e na qualidade de dados para a área de saúde mental. Objetivos: Neste contexto, o projeto tem como objetivo geral propor uma arquitetura de interoperabilidade para a assistência em saúde regionalizada e avaliar a efetividade de técnicas de integração de dados e interoperabilidade para a gestão dos atendimentos e internações em saúde mental na região de Ribeirão Preto, assim como o impacto na melhoria e disponibilidade dos dados por meio de métricas bem definidas. Métodos: O framework de interoperabilidade proposto tem como base a arquitetura cliente-servidor em camadas. O modelo de informação de interoperabilidade foi baseado em padrões de saúde internacionais e nacionais. Foi proposto um servidor de terminologias baseado em padrões de informação em saúde. Foram também utilizados algoritmos de Record Linkage para garantir a identificação unívoca do paciente. Para teste e validação da proposta foram utilizados dados de diferentes níveis de atenção à saúde provenientes de atendimentos na rede de atenção psicossocial na região de Ribeirão Preto. Os dados foram extraídos de cinco fontes diferentes: (i) a Unidade Básica de Saúde da Família - I, de Santa Cruz da Esperança; (ii) o Centro de Atenção Integrada à Saúde, de Santa Rita do Passa Quatro; (iii) o Hospital Santa Tereza; (iv) as informações de solicitações de internação contidas no SISAM (Sistema de Informação em Saúde Mental); e (v) dados demográficos do Barramento do Cartão Nacional de Saúde do Ministério da Saúde. As métricas de qualidade de dados utilizadas foram completude, consistência, duplicidade e acurácia. Resultados: Como resultado deste trabalho, foi projetado, desenvolvido e testado a plataforma de interoperabilidade em saúde, denominado eHealth-Interop. Foi adotada uma proposta de interoperabilidade por meio de serviços web com um modelo de integração de dados baseado em um banco de dados centralizador. Foi desenvolvido também um servidor de terminologias, denominado eHealth-Interop Terminology Server, que pode ser utilizado como um componente independente e em outros contextos médicos. No total foram obtidos dados de 31340 registros de pacientes pelo SISAM, e-SUS AB de Santa Cruz da Esperança, do CAIS de Santa Rita do Passa Quatro, do Hospital Santa Tereza e do Barramento do CNS do Ministério da Saúde. Desse total, 30,47% (9548) registros foram identificados como presente em mais de 1 fonte de informação, possuindo diferentes níveis de acurácia e completude. A análise de qualidade de dados, abrangendo todas os registros integrados, obteve uma melhoria na completude média de 18,40% (de 56,47% para 74,87%) e na acurácia sintática média de 1,08% (de 96,69% para 96,77%). Na análise de consistência houve melhoras em todas as fontes de informação, variando de uma melhoria mínima de 14.4% até o máximo de 51,5%. Com o módulo de Record Linkage foi possível quantificar, 1066 duplicidades e, dessas, 226 foram verificadas manualmente. Conclusões: A disponibilidade e a qualidade da informação são aspectos importantes para a continuidade do atendimento e gerenciamento de serviços de saúde. A solução proposta neste trabalho visa estabelecer um modelo computacional para preencher essa lacuna. O ambiente de interoperabilidade foi capaz de integrar a informação no caso de uso de saúde mental com o suporte de terminologias clínicas internacionais e nacionais sendo flexível para ser estendido a outros domínios de atenção à saúde.The availability and integration of health information from the same patient between different care levels or between different health services is usually incomplete or non-existent. This happens especially because the information systems that support health professionals are not interoperable, making it difficult to manage services at the municipal and regional level. This fragmentation of information is also challenging and worrying in the area of mental health, where long-term care is often required and integrates different types of health services and professionals. Problems such as poor quality and unavailability of information, as well as duplicate records, are important aspects in the management and long-term care of patients with mental disorders. Despite this, there are still no objective studies that demonstrate the effective impact of interoperability and data integration on the management and quality of data for the mental health area. Objectives: In this context, this project proposes an interoperability architecture for regionalized health care management. It also proposes to evaluate the effectiveness of data integration and interoperability techniques for the management of mental health hospitalizations in the Ribeirão Preto region as well as the improvement in data availability through well-defined metrics. Methods: The proposed framework is based on client-service architecture to be deployed in the web. The interoperability information model was based on international and national health standards. It was proposed a terminology server based on health information standards. Record Linkage algorithms were implemented to guarantee the patient identification. In order to test and validate the proposal, we used data from different health care levels provided by the mental health care network in the Ribeirão Preto region. The data were extracted from five different sources: the Family Health Unit I of Santa Cruz da Esperança, the Center for Integrated Health Care of Santa Rita do Passa Quatro, Santa Tereza Hospital, the information on hospitalization requests system in SISAM (Mental Health Information System) and demographic data of the Brazilian Ministry of Health Bus. Results: As a result of this work, the health interoperability platform, called eHealth-Interop, was designed, developed and tested. A proposal was adopted for interoperability through web services with a data integration model based on a centralizing database. A terminology server, called eHealth-Interop Terminology Server, has been developed that can be used as an independent component and in other medical contexts. In total, 31340 patient records were obtained from SISAM, eSUS-AB from Santa Cruz da Esperança, from CAIS from Santa Rita do Passa Quatro, from Santa Tereza Hospital and from the CNS Service Bus from the Brazillian Ministry of Health. 47% (9548) records were identified as present in more than 1 information source, having different levels ofaccuracy and completeness. The data quality analysis, covering all integrated records, obtained an improvement in the average completeness of 18.40% (from 56.47% to 74.87%) and the mean syntactic accuracy of 1.08% (from 96,69% to 96.77%). In the consistency analysis there were improvements in all information sources, ranging from a minimum improvement of 14.4% to a maximum of 51.5%. With the Record Linkage module it was possible to quantify 1066 duplications, of which 226 were manually verified. Conclusions: The information\'s availability and quality are both important aspects for the continuity of care and health services management. The solution proposed in this work aims to establish a computational model to fill this gap. It has been successfully applied in the mental health care context and is flexible to be extendable to other medical domains

Feature sensitivity criterion-based sampling strategy from the Optimization based on Phylogram Analysis (Fs-OPA) and Cox regression applied to mental disorder datasets.

Digital datasets in several health care facilities, as hospitals and prehospital services, accumulated data from thousands of patients for more than a decade. In general, there is no local team with enough experts with the required different skills capable of analyzing them in entirety. The integration of those abilities usually demands a relatively long-period and is cost. Considering that scenario, this paper proposes a new Feature Sensitivity technique that can automatically deal with a large dataset. It uses a criterion-based sampling strategy from the Optimization based on Phylogram Analysis. Called FS-opa, the new approach seems proper for dealing with any types of raw data from health centers and manipulate their entire datasets. Besides, FS-opa can find the principal features for the construction of inference models without depending on expert knowledge of the problem domain. The selected features can be combined with usual statistical or machine learning methods to perform predictions. The new method can mine entire datasets from scratch. FS-opa was evaluated using a relatively large dataset from electronic health records of mental disorder prehospital services in Brazil. Cox's approach was integrated to FS-opa to generate survival analysis models related to the length of stay (LOS) in hospitals, assuming that it is a relevant aspect that can benefit estimates of the efficiency of hospitals and the quality of patient treatments. Since FS-opa can work with raw datasets, no knowledge from the problem domain was used to obtain the preliminary prediction models found. Results show that FS-opa succeeded in performing a feature sensitivity analysis using only the raw data available. In this way, FS-opa can find the principal features without bias of an inference model, since the proposed method does not use it. Moreover, the experiments show that FS-opa can provide models with a useful trade-off according to their representativeness and parsimony. It can benefit further analyses by experts since they can focus on aspects that benefit problem modeling