Identificação Única de Pacientes em Fontes de Dados Distribuídas e

Heterogêneas

Vinícius de Freitas SoaresAlvaro C. P. BarbosaRamon Gomes Costa

Roteiro

Desafio Obstáculos Motivação Padrões Objetivo Metodologia Arquitetura Proposta Resultados Conclusões e Trabalhos Futuros

Desafio

Integração de Dados em Sistemas de Saúde. Identificação Única de Pacientes.

Fonte de Dados

1

Fonte de Dados

2

... Fonte de Dados

n

Paciente

Obstáculos

Diversidade de sistemas de informação.

Multiplicidade de tipos diferentes de sistemas e de fontes de dados existentes na área de saúde: HIS, RIS, EPR, PACS, etc.

Questões legais.

Motivação

Transpor os obstáculos com integração Risco: tratamento médico. Custo: duplicação de exames. Imprecisão: identificação de pacientes.

Padrões

Padrão IHE Integrating the Healthcare Enterprise Estimula a integração de sistemas de

informação entre instituições de saúde. Recomenda uso de padrões (HL7, DICOM,

etc.) Baseado em perfis de integração

Retrieve Information and Display (RID) Enterprise User Authentication (EUA) Cross-Enterprise Document Sharing (XDS) Patient Identifier Cross-referencing (PIX)

Objetivo

Promover a união entre o perfil de integração IHE/PIX e a tecnologia de middleware de integração de dados, com o intuito de estabelecer uma identificação única dos pacientes em sistemas de informações em saúde distribuídos e heterogêneos.

IHE/PIX

Middleware de Integração de Dados

Uma das formas de integração de dados.

Provê uma visão uniforme e homogênea a partir de diferentes fontes de dados heterogêneas e distribuídas.

Suporta múltiplos modelos de dados, gerando um modelo global.

Integração semântica dos dados.

Middleware de Integração de Dados

Camada deDados

Camada deIntegração

(Middleware)

Camada deAplicação

Aplicação

Integração

BDs InternetLegado Outros

. . .

W1W2 W3 W4

. . .

Arquitetura Proposta

Por que Grid? Útil para compartilhar processamento de

consultas, sobretudo as complexas e aquelas que manipulam grandes volumes de dados.

Fundamental para processamento de imagens e otimização da recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (CBIR).

Como gerar o MPI (Master Patient Index) Processo de carga inicial a partir de cada fonte

de dados. Os dados são armazenados no PIX Domain.

Agrupamento, comparação e atribuição de pesos (confidence weight).

Pesos acima de um patamar estabelecido, considera-se como único.

Geração do MPI para pares com pesos altos. Realimentação do PIX Domain a partir de novas

inserções nas fontes de dados. As fontes de dados não são alteradas para geração do MPI.

Resultados

Resultados

Resultados

Resultados – Infra-estrutura

Considerações Finais Contribuições Esperadas

Componente importante do projeto de pesquisa “Software Livre e Interoperabilidade em Saúde” (FAPES, outorga 032/2007 e RUTE – Rede Universitária de Telemedicina).

Implementação de um IHE/PIX brasileiro. União das tecnologias IHE/PIX e middleware de integração.

Trabalhos Futuros Desenvolvimento e integração de um IHE/XDS. Incorporação de técnicas de recuperação de imagens

médicas baseadas em conteúdo. Meta

Ser implementado na rede pública de saúde.

Dúvidase-mail:

vinicius@prodest.es.gov.br

Sites:http://

codims.lprm.inf.ufes.brhttp://prodest.es.gov.br