Plataforma inteligente de apoio à decisão médica no transplante de órgãos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Reis, Rita Soares
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/79849
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (especialização em Informática Médica)
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spelling Plataforma inteligente de apoio à decisão médica no transplante de órgãosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (especialização em Informática Médica)A alocação adequada de órgãos para transplantação é crítica e crucial. No entanto, o número de órgãos a ser doados não é suficiente dada a quantidade de pacientes em lista de espera. Assim, a determinação do maior número possível de potenciais dadores, de forma eficiente e eficaz torna-se essencial e pode contribuir para melhorar a taxa de sucesso de transplantação de órgãos. Ao longo dos últimos anos, a utilização de Tecnologias de Informação (TIs) e de ferramentas computacionais em vários setores económicos, incluindo o setor da saúde, cresceu exponencialmente, já que têm potencial para transformar e melhorar a prestação de cuidados de saúde. Assim, e aliando a necessidade da eficiência na descoberta de potenciais dadores com a emergência das TIs na saúde, surge a necessidade de uma plataforma Web de apoio à decisão clínica. O objetivo desta plataforma é automatizar o processo de descoberta de informaçãoútil e acionável, através da utilização de tecnologias como Business Intelligence (BI) e Data Mining (DM), ajudando na tomada de decisão clínica diária. Assim, esta é responsável pela recolha, gestão, armazenamento e sinalização de potenciais dadores. No âmbito deste projeto de dissertação, foi redesenhada e otimizada a plataforma Web Organite, atualmente implementada no Centro Hospitalar do Porto (CHP). Envolveu transformações tanto no design da interface do utilizador, como no modo como a informação está organizada na plataforma, de forma a melhorar a experiência do utilizador e a interação com os dados clínicos. Foi ainda desenvolvida uma metodologia, com base em técnicas de Data Mining, para construir um modelo preditivo que avalia quais os pacientes que dão entrada no hospital que têm maior probabilidade em ser potenciais dadores de órgãos. O objetivo é tornar mais simples e eficaz o processo de identificação de potenciais dadores, contribuindo positivamente na tomada de decisão do Gabinete de Coordenação de Colheita e Transplantação (GCCT), e impactando na redução da lista de doentes que aguarda um transplante.Proper allocation of organs for transplantation is critical and crucial. However, the number of organs to be donated is not sufficient given the number of patients on the waiting list. Thus, the efficient determination of as many potential donors as possible becomes essential and can contribute to improved organ transplantation success rate. Over the last few years, the use of Information Technology (IT) and computing tools in different economic sectors, including the health sector, has grown exponentially since they have the potential to transform and improve health care delivery. Accordingly, and combining the need for efficiency in potential donors discovery with the emergence of IT on healthcare, this dissertation relies on the development of a platform to support clinical decision-making. The goal of this platform is to automate the process of discovering useful and actionable information using technologies such as Business Intelligence (BI) and Data Mining (DM), with the ultimate goal of improving daily clinical decisions. In this way, this platform is responsible for the collection, management, storage and signaling of potential donors. In the scope of this dissertation project, the Web platform, Organite, currently implemented at Centro Hospitalar do Porto (CHP), was redesigned and optimized. It involved transformations both on user interface and on backend tasks, to improve user experience and interaction with the clinical data. Furthermore, a methodology based on Data Mining techniques was developed, with the aim to build a predictive model that evaluates which hospital admitted patients are most likely to be potential organ donors. The goal is to make the process of identifying potential donors easier and more effective, contributing positively to clinical decision-making, and consequently reducing the list of patients awaiting for an organ transplant.Abelha, AntónioUniversidade do MinhoReis, Rita Soares2019-09-042019-09-04T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/79849por203009207info: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:RCAAP2023-12-09T01:20:38Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/79849Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:29:26.062473Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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