Dissertação
{en_GB=Umedicine: A System for Clinical Practice Support and Data Analysis} {} EVALUATED
{pt=Os hospitais recolhem grandes quantidades de dados pessoais e clínicos dos pacientes. Contudo, a maioria dos sistemas de informação guardam dados não estruturados a partir de campos de preenchimento livre, tornando difícil a sua recuperação e processamento. O sistema Umedicine resolve este problema, permitindo recolher e aceder constantemente a dados clínicos estruturados, nomeadamente sintomas, resultados de exames e tratamentos. Contudo, faltavam ao Umedicine condições de segurança que garantissem a confidencialidade dos dados e não incluía ferramentas para analisar os dados para apoio a diagnóstico ou investigação. Nesta tese, desenvolvemos módulos de segurança e apoio à decisão clínica para o sistema Umedicine. O módulo de segurança inclui um mecanismo de autenticação para médicos, pacientes e pessoal administrativo. Cada tipo de utilizador tem uma interface específica. O módulo de apoio à decisão clínica integra um algoritmo de clustering da literatura para séries temporais, CCC-Biclustering, que agrupa pacientes eficientemente, e um mecanismo de visualização baseado em gráficos de linhas que mostra características e estatísticas de cada grupo. O algoritmo de clustering mostrou performance satisfatória para dados de tamanho realista. Foram feitos testes de usabilidade nos quais os utilizadores completaram todas as tarefas e mostraram satisfação com a interface desenvolvida., en=Healthcare providers collect large amounts of patient personal and medical data. However, most existing clinical information systems collect unstructured data through free-form fields, making data retrieval and processing difficult. The Umedicine information system addresses this problem and provides easy collection and always-on access to structured medical data, such as symptoms, examination results and prescribed treatments. However, it lacked security features to ensure patient data confidentiality and did not provide means to analyze the data to support diagnosis or research. In this thesis, we developed security and clinical decision support modules for Umedicine. The security module comprises an authentication mechanism for physicians, patients and administrative personnel. Each type of user has a dedicated user interface. The clinical decision support module integrates an off-the-shelf clustering algorithm for time-series data, CCC-Biclustering, that groups patients efficiently, and a visualization mechanism based on line charts that shows characteristics and statistics of each group. The clustering algorithm showed satisfactory performance for realistic dataset sizes. During usability tests, users completed all tasks successfully and were satisfied with the interface provided. With these security and clinical decision support modules, Umedicine is an application that keeps up-to-date medical data and features promising data analysis and visualization capabilities.}
junho 7, 2017, 16:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Helena Isabel De Jesus Galhardas
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
João Carlos Serrenho Dias Pereira
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
