Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abelha, Vasco António Pinheiro Costa
Data de Publicação: 2023
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/86583
Resumo: Tese de doutoramento em Biomedical Engineering
id RCAP_a93fee8b5efc6e153c09c1b6f3dba1e3
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/86583
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in HealthcareDecisões clínicasEvidência clínicaInteroperabilidadeDados contextualizadosPlataforma WebClinical decisionClinical evidenceInteroperabilityContextualized dataWeb platformCiências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoTese de doutoramento em Biomedical EngineeringO avanço da Tecnologia trouxe ainda mais problemas ao sector da Saúde que, devido ao nosso contexto social e económico, já se encontrava em dificuldades – interrupção ou atraso na utilização de serviços tecnológicos; sistemas computacionais e de informação incapazes de comportar novas políticas tecnológicas de organização, processamento e partilha de dados médicos. No entanto, espera-se que os cuidados de saúde garantam interruptamente a melhor qualidade de serviço ao utente de saúde. Isto verificou-se ao longo destes últimos dois anos devido à Pandemia COVID-19, onde os profissionais de saúde tiveram de procurar novas ferramentas capazes de lidar com o aumento da procura de cuidados de saúde. O ativo mais importante para ultrapassar estes obstáculos e as contínuas pressões é a própria informação gerada no dia-a-dia de uma instituição de Saúde. Porém, devido a questões financeiras e tecnológicas, utilização de sistemas informáticos obsoletos e desconhecimento de tecnologias mais eficientes, torna-se impossível a exploração e processamento dos dados criados. Business Intelligence é um conjunto de ferramentas e protocolos que podem processar e modelar um conjunto de dados em novas fontes de conhecimento importantes para auxiliar e melhorar os processos de tomada de decisão. No âmbito da Saúde e literatura existente, BI tem como principais vantagens: permitir uma assistência médica mais personalizada ao utente, redução de custos e aumento da eficácia e eficiência dos variados processos de saúde. Assim sendo, com base na investigação e inovação, este Programa Doutoral serviu de fundação a uma maior partilha, compreensão e estruturação dos dados anteriormente dispersos entre os diferentes corpos e equipas clínicas. Culminando no design e desenvolvimento de uma plataforma Web capaz de contextualizar informação e auxiliar nos processos de tomada de decisões clínicas do paciente. Além disso, é importante salientar implementação de uma arquitetura capaz de agregar e produzir dados pós-processados provenientes de diferentes serviços e base de dados existentes. Os artefactos resultantes não só melhoraram o trabalho diário dos profissionais de saúde, como também permitem um desenvolvimento mais rápido e eficiente de futuro software médico assente no consumo de informações orientadas ao paciente - plataformas web e mobile.The advent of the Technology and Information Age bore even more difficulties to a Health Sector already struggling to reduce costs and personnel. Society expects Healthcare to ensure the highest quality patient care with fewer resources: interruption or delay while accessing digital services; computing and information systems incapable of enduring new technological policies in the organization, process, and sharing of medical information, etcetera. Information is the most critical asset to meeting these goals, and even though Healthcare is sitting on piles of data sets, they are incapable of properly exploit theirs due to monetary constraints, limited computing systems, and inexperience in newer and more efficient technologies. Business Intelligence is a set of services and strategies that can model datasets into relevant, actionable intelligent information to assist and improve the users’ decision-making. Business Intelligence oriented to Healthcare can potentiate personalized Healthcare and improve the medical staff proficiency while saving costs and increasing the efficiency and effectiveness of healthcare procedures. Therefore, on the grounds of innovation, this Doctoral Program in Biomedical Engineering will convene in designing, developing, and validating a Pervasive Business Intelligence architecture oriented to Healthcare. An architecture capable of aggregating daily generated information and transforming it into contextualized relevant information to assist in the various patient clinical decisions. This architecture also needs to withstand the highly dynamic Healthcare environment. Nevertheless, a preliminary investigation is required to plan and prepare the Doctoral Research Program to design a feasible and practical solution successfully. This document will focus on reviewing and defining the objectives, most suitable research processes, and methods for this Doctoral Project.Machado, José ManuelUniversidade do MinhoAbelha, Vasco António Pinheiro Costa2023-09-222023-09-22T00:00:00Zdoctoral thesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/86583eng101600020info: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:RCAAP2024-05-11T04:16:42Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/86583Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-05-11T04:16:42Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
title Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
spellingShingle Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
Abelha, Vasco António Pinheiro Costa
Decisões clínicas
Evidência clínica
Interoperabilidade
Dados contextualizados
Plataforma Web
Clinical decision
Clinical evidence
Interoperability
Contextualized data
Web platform
Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
title_short Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
title_full Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
title_fullStr Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
title_full_unstemmed Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
title_sort Bringing empirical big data to evidence based qualitative knowledge in Healthcare
author Abelha, Vasco António Pinheiro Costa
author_facet Abelha, Vasco António Pinheiro Costa
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Machado, José Manuel
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Abelha, Vasco António Pinheiro Costa
dc.subject.por.fl_str_mv Decisões clínicas
Evidência clínica
Interoperabilidade
Dados contextualizados
Plataforma Web
Clinical decision
Clinical evidence
Interoperability
Contextualized data
Web platform
Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
topic Decisões clínicas
Evidência clínica
Interoperabilidade
Dados contextualizados
Plataforma Web
Clinical decision
Clinical evidence
Interoperability
Contextualized data
Web platform
Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação
description Tese de doutoramento em Biomedical Engineering
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-09-22
2023-09-22T00:00:00Z
dc.type.driver.fl_str_mv doctoral thesis
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1822/86583
url https://hdl.handle.net/1822/86583
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv 101600020
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv mluisa.alvim@gmail.com
_version_ 1817544264208351232

Registros relacionados