Extracção de informação de registos electrónicos de saúde

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Guilherme, Fábio André da Cunha
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/26447
Resumo: Tese de mestrado, Engenharia Informática (Sistemas de Informação) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
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spelling Extracção de informação de registos electrónicos de saúdeAnotação semânticaOntologiasFiltragemRegistos eletrónicos de saúdeSistemas de suporte à decisãoTeses de mestrado - 2016Departamento de InformáticaTese de mestrado, Engenharia Informática (Sistemas de Informação) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016Hoje em dia, a informação que circula é partilhada de uma forma eletrónica em vez, por exemplo, na forma de papel. As tradicionais fichas de paciente estão aos poucos a serem substituídas por registos eletrónicos de saúde, que facilitam a partilha de informação de médico para médico ou de clínica para clínica, dependendo da localização do paciente. Os registos eletrónicos têm grande utilidade, por exemplo, para a prevenção de eventos adversos causados por medicamentos e no suporte à tomada de decisão. Através da análise de registos eletrónicos de saúde de um paciente e da combinação com dados clínicos é possível determinar e ajudar o médico a escolher qual o antibiótico mais indicado para o paciente, sem que seja necessário ao paciente fazer análises laboratoriais ou que o médico baseie a sua decisão apenas na sua experiência. Desta forma é possível personalizar os cuidados de saúde às necessidades e ao histórico do paciente. Contudo as clínicas usam diferentes registos eletrónicos de saúde e cada um deles pode usar um vocabulário controlado diferente, o que aumenta a heterogeneidade da informação, o que dificulta a compreensão da informação partilhada e também dificulta a utilização dessa informação por sistemas inteligentes de apoio à decisão. Uma forma de solucionar esse problema é criar uma estratégia que associe vários conceitos de diferentes ontologias a termos desses vocabulários controlados. Esta tese sugere uma estratégia para fazer a anotação de registos eletrónicos de saúde. Estratégia esta que recomenda quais as ontologias a usar, agrupa os termos por “paciente” e “evento”, e que filtra as anotações por diferentes critérios. Para a implementar esta estratégia foram criados 3 módulos: o EHRannotator, que faz a anotação dos registos electrónicos de saúde; o ExportConcepts, que avalia os conceitos dentro de cada ontologia recomendada e o RecommendOntologies, que faz a recomendação das ontologias. Estes módulos comunicam com uma base de dados onde estão guardados as ontologias recomendas e os registos electrónicos de saúde. Os registos electróncios de saúde são constituídos por pacientes simulados que foram retirados de uma plataforma aberta de registos electrónicos de saúde, a OpenMRS. Os módulos EHRannotator e RecommendOntologies fazem uso de dois webservices REST para cumprir as suas tarefas, o Annotator e o Recommender, ambos criados pelo centro NCBO (National Center for Biomedical Ontology).In the last decades traditional patient records have gradually been replaced by electronic health records, since they facilitate the sharing of medical information between medical practitioners and institutions. Through the analysis of electronic health records it is possible to help doctors in different tasks, for instance performing diagnosis or prescribing a drug. These decisions aren´t based only on a doctor´s experience and knowledge but also on the patient’s health history and with this information it is possible to customize care for the patient. However the healthcare facilities routinely employ different electronic health records systems and each can use a number of different controlled vocabularies, which increases the heterogeneity of information, making it harder to share information and also to use this information for intelligent decision support systems. One way to mitigate this problem is to increase the semantics provided by these systems by connecting the terms of controlled vocabularies to ontology concepts. This thesis suggests a strategy to perform the semantic annotation of terms in electronic health records. This strategy recommends which ontologies should be used, and filters the final annotations using different criteria to arrive at a The implementation of this strategy was tested using an open source electronic health records system to provide insights on the usefulness and application of the proposed strategy. To implement this strategy, 3 modules were created: the EHRannotator, which records electronic health records; The ExportConcepts, that evaluates the concepts within each recommended ontology and the RecommendOntologies, which makes the recommendation of the ontologies. These modules communicate with a database, where the recommended ontologies and electronic health records are stored. The electronic health records have simulated patients taken from an open electronic health records platform, OpenMRS. The EHRannotator and RecommendOntologies modules use two REST webservices to fulfill their tasks, Annotator and Recommender, both created by NCBO center (National Center for Biomedical Ontology).Pesquita, Cátia, 1980-Repositório da Universidade de LisboaGuilherme, Fábio André da Cunha2017-02-09T12:20:45Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/26447TID:201623277porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:16:36Zoai:repositorio.ul.pt:10451/26447Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:43:07.118484Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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