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Rede Catarinense de Telemedicina• O que é?  • Iniciativa desenvolvida pela parceria SES/SC e UFSC    (Grupo Cyclops/LABTEL...
Perfil da RCTM• Implantação: maio de 2005  • Piloto executado em Quilombo/SC (eletrocardiograma)• Em sete anos (aproximada...
Roteiro• Arquitetura da RCTM  • Envio de exames, armazenamento online, near-line e    offline, disponibilização de laudos ...
Roteiro• Estratégias para armazenamento de dados  • Sistemas de arquivos convencionais  • Bancos de dados relacionais• Est...
RCTM - Arquitetura   <http://www.cyclops.ufsc.br>
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RCTM - Arquitetura                                       - Sistema de arquivos                                       conve...
RCTM - Persistência                             Near-line                                         Online                  ...
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Entrada de examesBaixacomplexidade                                         Alta complexidade          <http://www.cyclops....
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DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens
DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens• Janelamento
DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens• Janelamento• Reconstrução 3D
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Expectativas• Auxílio diagnóstico   • Prover informações complementares ao médico para a     tomada de decisão   • Busca d...
Expectativas• Relacionamento entre dados esparsos   • Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP): histórico de exames     rea...
Hora de transformar dados em informação…                Obrigado!                               savaris@telemedicina.ufsc....
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Rede Catarinense de Telemedicina - Aspectos Organizacionais e Estruturais de Comunicação e Armazenamento de Dados

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Palestra apresentada ao grupo de pesquisa em banco de dados da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

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Rede Catarinense de Telemedicina - Aspectos Organizacionais e Estruturais de Comunicação e Armazenamento de Dados

  1. 1. The Cyclops Group LABTELEMED – UFSCRede Catarinense de Telemedicina Organização e estrutura decomunicação/armazenamento de dados Alexandre Savaris
  2. 2. Rede Catarinense de Telemedicina• O que é? • Iniciativa desenvolvida pela parceria SES/SC e UFSC (Grupo Cyclops/LABTELEMED)• Para que serve? • Viabilizar acesso a diagnósticos médicos de qualidade, em tempo aceitável, para pacientes que residem em localidades que não dispõem de especialistas • Oferecer uma alternativa à chamada ambulancioterapia • Formação continuada (remota) de profissionais de saúde <http://www.cyclops.ufsc.br>
  3. 3. Perfil da RCTM• Implantação: maio de 2005 • Piloto executado em Quilombo/SC (eletrocardiograma)• Em sete anos (aproximadamente): • 2.000.000 de exames registrados, distribuídos em nove modalidades • Modalidades podem funcionar como agrupadoras (por exemplo: análises clínicas) • 750.000 pacientes atendidos em 287 municípios • 98% de cobertura em termos de número de municípios • 5.800 usuários com diferentes perfis acessando os serviços regularmente <http://www.cyclops.ufsc.br>
  4. 4. Roteiro• Arquitetura da RCTM • Envio de exames, armazenamento online, near-line e offline, disponibilização de laudos emitidos • Pontos de armazenamento • Tecnologia de armazenamento• Tipos de exame executados • Baixa complexidade • Alta complexidade • Tipos de dados relacionados <http://www.cyclops.ufsc.br>
  5. 5. Roteiro• Estratégias para armazenamento de dados • Sistemas de arquivos convencionais • Bancos de dados relacionais• Estudo de alternativas para armazenamento • Sistemas de arquivos distribuídos • Modelos híbridos de armazenamento• Expectativas • Estatísticas de morbidade • Auxílio diagnóstico • Relacionamento entre dados esparsos <http://www.cyclops.ufsc.br>
  6. 6. RCTM - Arquitetura <http://www.cyclops.ufsc.br>
  7. 7. RCTM - Arquitetura <http://www.cyclops.ufsc.br>
  8. 8. RCTM - Arquitetura <http://www.cyclops.ufsc.br>
  9. 9. RCTM - Arquitetura - Sistema de arquivos convencional - Banco de dados relacional - Sistema de arquivos convencional - Banco de dados relacional - Banco de dados relacional <http://www.cyclops.ufsc.br>
  10. 10. RCTM - Persistência Near-line Online Online <http://www.cyclops.ufsc.br>
  11. 11. Tipos de exames executados• Baixa complexidade • Realizados com equipamentos mais simples • Câmera digital, por exemplo • Menor custo • Dados mais simples• Exemplos • Eletrocardiograma (± 90kB) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  12. 12. Tipos de exames executados• Baixa complexidade • Realizados com equipamentos mais simples • Câmera digital, por exemplo • Menor custo • Dados mais simples• Exemplos • Dermatologia (± 240kB) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  13. 13. Tipos de exames executados• Alta complexidade • Realizados com equipamentos mais complexos • Tomógrafos, por exemplo • Maior custo • Espaço físico, pessoal • Dados complexos • Séries temporais• Exemplos • Tomografia computadorizada (± 63kB) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  14. 14. Tipos de exames executados• Alta complexidade • Realizados com equipamentos mais complexos • Tomógrafos, por exemplo • Maior custo • Espaço físico, pessoal • Dados complexos • Séries temporais• Exemplos • Ressonância magnética (± 43kB) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  15. 15. Entrada de examesBaixacomplexidade Alta complexidade <http://www.cyclops.ufsc.br>
  16. 16. Tipos de dados relacionados• Baixa complexidade • Dados alfanuméricos • Dados demográficos dos pacientes, dados específicos dos exames executados (data, requisição, modalidade…) • Imagens digitais • Poucas imagens por exame, sem relação temporal • Diferentes origens, diferentes formatos, diferentes qualidades • Existem protocolos de exame, mas como guidelines <http://www.cyclops.ufsc.br>
  17. 17. Tipos de dados relacionados• Baixa complexidade • Dados convencionais • Entrada via interfaces web, desktop ou mobile • Consistência mínima garantida (restrições de intervalo, subconjuntos de valores válidos, obrigatoriedade, …) • Dados com menor esparsidade • Dados não convencionais • Imagens simples, implicando em um conjunto mais restrito de características observáveis <http://www.cyclops.ufsc.br>
  18. 18. Tipos de dados relacionados• Alta complexidade • Padrão DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) • Define normas para aquisição, tratamento, armazenamento e transmissão de imagens médicas • Concebido na década de 80, evolui com a adoção de novas versões ou complementos • Organiza hierarquicamente metadados e imagens <http://www.cyclops.ufsc.br>
  19. 19. Tipos de dados relacionados• Alta complexidade • Hierarquia DICOM Metadados Patient Metadados Study Study Metadados Series Series Series Metadados + imagens Image Image Image Image <http://www.cyclops.ufsc.br>
  20. 20. DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens
  21. 21. DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens• Janelamento
  22. 22. DICOM = Imagens + Metadados• Correlação entre imagens• Janelamento• Reconstrução 3D
  23. 23. Tipos de dados relacionados• Alta complexidade • Dados convencionais (metadados) • Entrada via console dos equipamentos ou interface com outros sistemas de informação usados pela instituição de saúde • O padrão define consistências em nível de tipo de dado e domínio, mas não define obrigatoriedade • Dados com maior esparsidade • Dados não convencionais (imagens) • Imagens complexas (normalmente em tons de cinza), com 12 bits representativos <http://www.cyclops.ufsc.br>
  24. 24. Tipos de dados relacionados• Alta complexidade • Discrepâncias entre o padrão DICOM e estruturas de armazenamento normalizadas • Metadados redundantes (replicados em cada arquivo) • O conceito de transação não existe (natureza assíncrona da transmissão de dados) • Risco de exames incompletos ou com imagens indevidas (provenientes de outros exames) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  25. 25. Estratégias para armazenamento de dados• Sistemas de arquivos convencionais • Mapeiam os níveis no modelo DICOM para diretórios e subdiretórios • Possibilidade de manter os arquivos .dcm originais • Backup via cópia de arquivos/diretórios • Buscas ineficientes (navegação em árvores de diretórios)• Bancos de dados relacionais • Normalização dos metadados (eliminação de redundância) • Armazenamento de imagens como LOBs/BLOBs • Backup unificado (metadados + imagens) • Buscas eficientes (indexação) • Alterações estruturais de esquema • Novas tags DICOM utilizadas <http://www.cyclops.ufsc.br>
  26. 26. Alternativas para armazenamento de dados• Sistemas de arquivos distribuídos • HDF5 (Hierarchical Data Format) • Mapeamento da hierarquia DICOM • Buscas por níveis• Modelos híbridos de armazenamento • Integração do modelo relacional com modelos alternativos (XML, HDF5, NoSQL, …) • Separação entre metadados e dados não convencionais • Buscas eficientes por metadados no modelo relacional + escalabilidade dos modelos alternativos para dados não convencionais <http://www.cyclops.ufsc.br>
  27. 27. Expectativas• Estatísticas de morbidade • Relação entre problemas de saúde e população estudada • Estrategicamente importantes para tomada de decisão • Na RCTM, atualmente, são calculáveis efetivamente para exames de baixa complexidade (eletrocardiograma) • Dados menos esparsos • Uso de vocabulários controlados (DeCS, CID10, descritores da SBC – Sociedade Brasileira de Cardiologia) • Demais tipos de exame: busca textual • Possibilidade: busca híbrida (texto + imagens) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  28. 28. Expectativas• Auxílio diagnóstico • Prover informações complementares ao médico para a tomada de decisão • Busca de casos similares para comparação • Dados de indicação clínica similares • Laudos similares • Imagens com catacterísticas similares • Possibilidade: busca histórica híbrida (texto + imagens) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  29. 29. Expectativas• Relacionamento entre dados esparsos • Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP): histórico de exames realizados em diferentes instituições de saúde • Importante para conhecimento da evolução do paciente com relação ao tempo • Problema 1: como identificar unicamente um paciente? • Problema 2: como integrar fontes de dados heterogêneas? • Problema 3: como prover acesso ubíquo aos dados consolidados? • Possibilidade: adoção de identificação única (cartão SUS) com posterior integração de dados históricos por similaridade de outros atributos (nome da mãe, data de nascimento, local de nascimento, …) <http://www.cyclops.ufsc.br>
  30. 30. Hora de transformar dados em informação… Obrigado! savaris@telemedicina.ufsc.br <http://www.cyclops.ufsc.br>

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