Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-02-09T11:47:40Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO Marcio vFinal V5.pdf: 1960502 bytes, checksum: 48e28ffa2855fe34bf05e15d83f75664 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-09T14:38:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO Marcio vFinal V5.pdf: 1960502 bytes, checksum: 48e28ffa2855fe34bf05e15d83f75664 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T14:38:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO Marcio vFinal V5.pdf: 1960502 bytes, checksum: 48e28ffa2855fe34bf05e15d83f75664 (MD5) / Hospitais e clínicas ao redor do mundo têm se beneficiado do uso da Tecnologia da Informação para atender pacientes com diversas enfermidades. Dentre os softwares e hardwares disponíveis, destacam-se, por sua importância na avaliação da condição clínica dos pacientes, os equipamentos de monitoramento de sinais vitais, tais como frequência cardíaca, temperatura, pressão arterial e saturação de oxigênio. Apesar da relevância destes dispositivos, observa-se uma lacuna no que diz respeito à sua interoperabilidade com diferentes sistemas. Normalmente, quando há funções de compartilhamento, são utilizados padrões ou protocolos de comunicação proprietários que dificultam o desenvolvimento de uma solução integrada. Entretanto, alguns padrões de interoperabilidade para área médica têm sido adotados com o objetivo de compatibilizar a utilização desses aparelhos em sistemas integrados. Dentre estes, destaca-se o Health Level Seven (HL7) que define um formato comum para transmissão, recepção e armazenamento de informações clínicas, independentemente do protocolo de comunicação adotado pelo fornecedor. Desta forma, o HL7 vem sendo utilizado no desenvolvimento de sistemas médicos centralizados que capturam e armazenam dados provenientes de equipamentos heterogêneos de monitoramento de sinais vitais. Contudo, quando se trata de armazenar dados de diversos pacientes por longos períodos (meses ou anos registrados minuto a minuto, por exemplo), este padrão revela-se inadequado. Padrões como o HL7 têm sido largamente utilizados em soluções que envolvem o armazenamento em bancos de dados tradicionais, apesar destes serem menos eficientes em armazenar e disponibilizar, em tempo real, grandes volumes de dados, diferentemente dos historiadores de dados industriais ou Process Information Management System (PIMS). O que essencialmente diferencia um PIMS de um banco de dados tradicional é a sua capacidade de armazenar grandes volumes de dados consumindo pouco espaço em disco, devido ao uso de filtros de compressão e exceção antes do efetivo armazenamento. Entretanto, para que dados no padrão HL7 sejam inseridos em um PIMS, é necessário convertê-los para um padrão de comunicação adequado. O Plant Information (PI) é um PIMS que opera no padrão OLE for Process Control (OPC) e tem sido largamente utilizado com sucesso na indústria de manufatura para resolver a interoperabilidade entre os diversos equipamentos e sistemas. Neste sentido, o presente trabalho propõe resolver este mesmo problema em sistemas da área médica ao desenvolver um servidor HL7-OPC que habilita o PI a capturar e armazenar longas séries históricas de sinais vitais. Consequentemente, além do tradicional monitoramento das condições de saúde, em tempo real ou histórico, os dados podem ser analisados por algoritmos de reconhecimento de padrões para, dentre outras finalidades, determinar com antecipação a probabilidade de ocorrências médicas em pacientes sob monitorização. Foi realizado um estudo detalhado dos padrões de comunicação utilizados na indústria e na área médica, seguido de uma análise da arquitetura do padrão OPC e da arquitetura geral dos PIMS, especialmente quanto a algoritmos de compressão e exceção. Com base nos elementos levantados, foi possível desenvolver o Servidor HL7-OPC proposto neste trabalho. A solução foi submetida à uma sequência de cenários de testes que comprovaram o seu pleno funcionamento e desempenho.