Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-26T11:21:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1
301740.pdf: 1950152 bytes, checksum: a62b877a74acc502cd5b5a697a16d8d2 (MD5) / Redes de telemedicina de larga escala lidam com grandes volumes de informações clínicas, essas informações em muitos casos são distribuídas de forma não normalizada, como documentos emitidos em texto simples não garantindo a integridade da informação em transações da rede. Sendo assim, existe uma demanda por procedimentos e metodologias capazes de normalizar informações clínicas, fazendo com que redes de telemedicina atuais evoluam e se adaptem, utilizando padrões confiáveis e maduros como base para a emissão e transmissão de documentos através da rede. Esse trabalho apresenta uma abordagem diferenciada para o uso em larga escala do padrão DICOM SR em redes de telemedicina estendendo o seu uso além da área de Radiologia, por meio da adoção de vocabulários estruturados como alicerce na composição de documentos clínicos. Como resultado obteve-se uma aplicação confiável, eficiente e pronta para receber análises estatísticas e técnicas de mineração de dados. Nesse cenário, redes de telemedicina de larga escala podem oferecer uma oportunidade única para a aquisição de informações epidemiológicas quando os dados de entrada são coletados de uma maneira apropriada. A abordagem apresentada está em funcionamento desde agosto de 2010 em uma rede de larga escala real e operacional com mais de 1,8 milhão de exames em seu banco de dados, onde são emitidos em média 470 laudos estruturados por dia. Experimentos utilizando regressão logística binária ajustada foram executados sobre as informações clínicas indexadas, demonstrando que é possível realizar análise estatística sobre morbidades, diagnósticos e informações clínicas de exames através de uma abordagem baseada em vocabulários estruturados combinados com o padrão DICOM SR, sem comprometer a rotina de profissionais e instituições de saúde. / Large-scale Telemedicine Networks handle large volumes of clinical data which in many cases are distributed in a non-standardized manner, like documents written in plain text that do not guarantee the integrity of the information over the network transactions. Proper procedures and methodologies capable of standardizing clinical information are needed, which is demanding telemedicine networks to evolve and adapt using reliable and mature standards as a basis for writing and transmitting documents over the network. This study presents a different approach for the large-scale use of the DICOM SR standard in telemedicine networks, extending its use beyond Radiology through the adoption of structured vocabularies as the foundation of clinical documents. The result is a reliable, efficient and data mining ready application. At this point, large-scale telemedicine networks can offer a unique opportunity for the acquisition of detailed epidemiological information, if the input data are acquired and handled in an appropriate way. The presented approach has been operating since August 2010 in a real-world large-scale telemedicine network, with more than 1.8 million examinations stored in its database and an average of 470 structured reports written daily. Experiments using adjusted binary logistic regression were performed on indexed clinical information, showing that it is possible to perform statistical analysis on morbidity, diagnostics and clinical information through a structured vocabularies based approach combined with the DICOM SR standard, without compromising the professionals and the healthcare institutions routines.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/96368 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Barcellos Junior, Cloves Langendorf |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Wangenheim, Aldo v. (Aldo von) |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 123 p.| il., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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