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Um protótipo Web para coleta de sinais vitais baseado em geolocalização para um sistema de governança de saúde pública

  1. 1. BRASIL & BAHIA (2013) UM PROTÓTIPO WEB PARA COLETA DE SINAIS VITAIS BASEADO EM GEOLOCALIZAÇÃO PARA UM SISTEMA DE GOVERNANÇA DE SAÚDE PÚBLICA 1 2 2 2 L. M. Gardini , I. A. Santos , O. C. Braga , M. Oliveira , 2 Universidade Estadual do Ceara - UECE. E-mail: lgardini@gmail.com; LAR-A, Laboratório de Redes de Aracati – Instituto Federal do Ceara, IFCE (Unidade Aracati). E-mail: {ivomarlucio, otonpc, amauroboliveira}@gmail.com. 1 Artigo submetido em Ago/2013 e aceito em xxxx/2013 RESUMO Este trabalho apresenta um protótipo web para a coleta de sinais vitais de saúde para o projeto LARIISA, uma plataforma para a governança de saúde pública sensível ao contexto (context-aware), baseado em geolocalização. O protótipo fornece uma interface entre agentes de saúde, os usuários do sistema de saúde (beneficiários) e o LARIISA, em especial no combate à dengue. Para tanto o protótipo faz uso de metadados que enviam informações de contexto do paciente: sua geolocalização, o seu número do Cartão Nacional de Saúde do paciente (SUS ID), além dos dados coletados relativos aos sinais vitais do paciente. Estes metadados alimentam o LARIISA com informações necessárias ao desenvolvimento de inferências que resultem na melhor atuação do Agente de Saúde no combate à dengue. Tais atuações como a instanciação do melhor agente, em tempo real, para tratar de determinado problema de saúde em função de perfil do agente, disponibilidade e outras variáveis de contexto tanto do agente quanto do problema. PALAVRAS-CHAVE: contexto, geolocalização, metadados, saúde, protótipo. A WEB PROTOTYPE TO COLLECT VITAL SIGNS BASED IN GEOLOCATION FOR A PUBLIC HEALTH GOVERNANCE SYSTEM ABSTRACT This paper presents a web prototype to collect vital signs for the Lariisa Project, a context-aware platform based on geolocation for public health governance. The proposed prototype provides an integrated interface for patients, health agents, and the LARIISA Project – in this case, focused to combat dengue. In order to provide this service, the prototype makes use of metadata that sends context information from patients to the LARIISA Project, such as: geolocation, the unique number of National Health Card (SUS ID), and patient’s vital signs. Metadata helps the LARIISA Project with necessary information for developing inferences that result in a better performance of health agents. As an example, the system is able to relocate the best health agent, in real time, to take care about a specific health problem. This relocation takes in account health agents skills, availability, and other relevant contexts from health agents and problems. KEY-WORDS: Context, geolocation, metadata, health, prototype. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 1
  2. 2. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) PROTÓTIPO WEB PARA COLETA DE SINAIS VITAIS BASEADO EM GEOLOCALIZAÇÃO PARA UM SISTEMA DE GOVERNANÇA DE SAÚDE PÚBLICA INTRODUÇÃO A dengue é um dos principais problemas da saúde pública no Brasil, o que tem exigido muito investimento do governo com a prevenção e tratamento do problema. Esse trabalho apresenta um protótipo web que objetiva melhorar o atendimento da população por agentes de saúde, em especial o problema da dengue. Para tanto, o protótipo permite a coleta de informações geográficas e fisiológicas (sinais vitais de saúde) dos usuários do sistema de saúde para o projeto LARIISA, uma plataforma para a governança de saúde pública sensível ao contexto (context-aware), baseado em geolocalização. O protótipo fornece uma interface cujos metadados enviam informações de contexto do paciente: sua geolocalização, o seu número do Cartão Nacional de Saúde do paciente (SUS ID), além dos dados coletados de seus sinais vitais do paciente. Estes metadados alimentam o LARIISA com informações necessárias ao desenvolvimento de inferências que resultem na melhor atuação do Agente de Saúde no combate à dengue. Tais atuações como a instanciação do melhor agente, em tempo real, para tratar de determinado problema de saúde em função do perfil do agente, disponibilidade e outras variáveis de contexto tanto do agente quanto do paciente (problema). O protótipo fornece também alertas de risco despertando a atenção de gestores no combate a proliferação do problema monitorado. Contexto, conceito chave no LARIISA, refere-se primariamente ao estado/condição do usuário e ao ambiente no qual este usuário está inserido no momento que ele/ela está acessando um sistema. De acordo com Abowd [1], contexto é construído de todos os elementos de informação que podem ser usados para caracterizar a situação de uma entidade. Geolocalização, outro conceito importante no protótipo, é uma tecnologia baseada em GPS, frequentemente usada em dispositivos móveis. Esta tecnologia identifica com precisão a posição onde se encontra o dispositivo a partir de dados geográficos (latitude & longitude). Essa posição também pode ser feita pela identificação de computadores conectados à internet, a partir do endereço IP. Este trabalho está organizado da seguinte forma: na seção II são citados os trabalhos relacionados, na seção III são discutidos o cenário onde este projeto está inserido, na seção IV são apresentados os projetos LARIISA e CAPTAIN, na seção V são descritos o protótipo e, finalmente, na seção V são apresentadas a conclusão e trabalhos futuros. II. TRABALHOS RELACIONADOS Este trabalho é um componente do CLARIISA [1], a versão mais recente do sistema LARIISA [2]. O CLARIISA dá suporte à tomada de decisão e está focado na ideia de melhorar a qualidade dos serviços prestados por Agentes de Saúde. Ele também apoia o diagnóstico remoto Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 2
  3. 3. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) de pacientes em casos de combate a crises epidemiológicas, em especial à dengue. Trata-se, portanto, de um projeto piloto de implementação de componentes de Gestão do Conhecimento no domínio Clínico-Epidemiológica que estão presentes na arquitetura do projeto LARIISA [2]. Este projeto piloto está sendo concebido com o propósito de agilizar o combate à dengue, bem como aperfeiçoar as medidas preventivas que possam contribuir com a diminuição de casos da doença. A utilização de dados de geolocalização dentro do contexto da saúde tem-se demonstrado um fator diferencial para a tomada de decisão em sistemas públicos de saúde [4]. Sua utilização em redes sociais, a partir de dados fornecidos por usuários (pacientes, familiares e profissionais de saúde) também vem sendo discutidas em trabalhos científicos na abordagem de redes sociais [3]. Em [4], os autores propuseram a utilização de uma rede de “geo sensores” capazes de prover informações relacionadas a fatores causadores de doenças dentro de um espaço geográfico amplo. O trabalho aqui apresentado vai um passo além e propõe um sistema web para agentes de saúde e pacientes, fazendo uso da geolocalização para ajuda no combate à dengue. III. CENÁRIO EPIDEMIOLÓGICO A dengue é uma doença epidemiológica que já tem causado muitos problemas no Brasil e no mundo, sendo responsável por um alto índice de mortandade. Com facilidade de expansão, esta doença pode afetar rapidamente muitas pessoas e atingir grandes proporções. Muitos investimentos têm sido feitos para amenizar o problema da dengue, objeto de maior campanha de saúde pública no Brasil [5]. De 1980 a 2005, a Organização Mundial da Saúde (OMS) registrou, aproximadamente, quatro milhões de casos de dengue somente no Brasil [6]. Em 2010, segundo a Secretária de Saúde do Estado do Ceará (SESA), foram notificados 21.228 casos suspeitos de dengue, dos quais 13.143 foram confirmados, resultando uma média de 36 casos por dia, vitimando 21 pessoas [7]. Neste ano, já foram confirmados 58 óbitos por dengue [8] [9], proporcionando gastos relevantes ao país. A expansão descontrolada da dengue tem se tornado fator responsável pelo aumento de óbitos. Com a facilidade de procriação a partir de condições favoráveis, o combate a esta doença se torna um grande desafio. IV. As PLATAFORMAS LARIISA e CLARIISA O LARIISA [2] tem como objetivo a pesquisa e o desenvolvimento de uma plataforma capaz de fornecer inteligência de governança na tomada de decisão na saúde, a partir de informações coletadas e enviadas prioritariamente das residências, tratadas por mecanismos eficientes de gestão do conhecimento. A infraestrutura de comunicação do protótipo LARIISA será o Cinturão Digital [10], além de outras formas de comunicação disponíveis, tais como, links WiMax, WiFi e GPRS, que conectarão todos os atores do sistema. Caracterizada pela informação em tempo real e sistemas de inferência baseada em um modelo de ontologias, a plataforma LARIISA é orientada a contexto [2], o que confere às Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 3
  4. 4. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) aplicações maior adaptabilidade da tomada de decisão à realidade em questão, no caso, a área da saúde. O protótipo apresentado neste trabalho visa contribuir com o projeto CLARIISA [1], um framework sensível a contexto baseado em geolocalização para um sistema de governança de saúde pública (LARIISA). Figura 1 – Interpretação do sistema. A figura 1 mostra um cenário real de tomada de decisão correlacionando o acompanhamento pessoal de um paciente e as informações de saúde. As mensagens mostradas são recebidas e armazenadas no banco de dados LARIISA. As coordenadas GPS têm papel importante para a característica de sensibilidade ao contexto do sistema. O LARIISA recebe a mensagem do Paciente B inserida a partir de um dispositivo móvel, o que indica que ele/ela tem, por exemplo, uma febre (devido, principalmente, à temperatura do corpo). O agente de saúde também insere a mensagem, identificando um foco de dengue. A informação sobre o foco de dengue também é contextualizada com informações de geolocalização. Munido destas duas mensagens, o LARIISA, mediante o uso de regras de inferência, determina que o paciente tem aproximadamente 90% de chance de ter contraído dengue. Esta inferência avalia como base também a informação, com base em coordenadas de GPS, da existência de um foco de dengue perto da casa do paciente. Esta informação pode gerar uma visita do Agente de Saúde à casa do paciente, ou até mesmo sinalizar para que o paciente se desloque até um posto de saúde ou hospital mais próximo. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 4
  5. 5. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) V. PROTÓTIPO DE APLICAÇÃO Figura 2 – Passos do contexto. Na figura 2 podem ser observados os principais passos para realização do diagnóstico remoto. Já na figura 3 é mostrado o protótipo cuja interface web foi criada em HTML5 com ferramentas atualizadas e aspectos semânticos, o que tem melhorado a eficácia do protótipo. Figura 3 – Tela demonstrativa do protótipo WEB. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 5
  6. 6. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) O protótipo alimenta o sistema com dados georeferenciais, datas, horas e endereços automatizados pelo navegador web a partir de novos recursos disponíveis na nova versão do HTML. Também são informados dados como o identificador único do SUS (SUS_ID). O SUS-ID é similar ao CPF, porém utilizado em bases de saúde para identificar um determinado paciente. Este identificador único facilitará, no futuro, a consulta de dados históricos de pacientes. Com base em diversos diagnósticos remotos ou identificação de áreas de riscos por agentes de saúde, o sistema informa a situação global, contribuindo para a tomada de decisão por parte do sistema que analisa os possíveis riscos de expansão da dengue. Neste mesmo senário, as tomadas de decisão são feitas tomando-se como base os contextos locais ou globais [2]. Na figura 4 pode-se observar uma visão geral da arquitetura onde este protótipo está inserido. Figura 4 – Arquitetura do sistema proposto. O sistema pode ser acessado em inúmeros dispositivos. Os dados são estruturados dinamicamente com ferramentas modernas disponíveis atualmente no data base LARISSA. Tais ferramentas oferecem ao protótipo maior funcionalidade ao projeto, melhorando em fase o processo informacional que é exigido pelo sistema. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 6
  7. 7. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) Figura 5 – Opções de elementos/atores de saúde mais próximos. O sistema analisa o contexto da forma mais completa possível a partir de um contexto ontológico. A partir das informações coletadas, o sistema é capaz de decidir o nível de prioridade de atendimento do paciente. Em caso de uma máxima prioridade, o sistema, munido de informações de geolocalização (ver figura 5), busca hospitais, postos de saúde, ou ambulâncias do SUS mais próximas da localização do paciente ou agente de saúde. Em casos menos prioritários, o sistema envia um Agente de Saúde para a casa do paciente levando em consideração as habilidades/especialidades do agente de saúde. Nos casos de máxima prioridade, o sistema LARIISA, munido de informações capturadas por este protótipo, será capaz de identificar se as ambulâncias ou hospitais mais próximos ao paciente oferecem dispositivos necessários para salvar a vida do paciente em questão. Tais informações sobre sistema de saúde são atualizadas pelo sistema: localização dos agentes de saúde, preparação dos hospitais, localização atual das unidades móveis, etc. VI. CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS Adicionar dados de geolocalização em diagnósticos remotos de pacientes torna-se um caminho inovador para prover informações contextuais para sistemas de saúde públicas sensíveis a contexto. Os smartphones dispõem, atualmente, de tecnologias com funções variadas, tais como acelerômetro, GPS, etc. A ideia de se agregar aos smartphones funcionalidades de captação de sinais vitais de saúde têm motivado a indústria destes dispositivos, tendo sido já objeto da mídia de home care. Estes avanços agregam, naturalmente, substancial valor ao protótipo apresentado neste trabalho, uma vez que qualquer inovação nesta área seria facilmente integrada ao protótipo proposto. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 7
  8. 8. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) Utilizamos, neste protótipo, uma forma de capturar informações geográficas baseada em endereçamento IP. O GPS que acompanha vários modelos de smartphones e alguns aparelhos convencionais, oferece com precisão sua posição atual e possivelmente trajetos percorridos. O uso deste tipo de ferramenta como gerador de informações de geolocalização melhorará em níveis de exatidão as posições dos pacientes e agentes de saúde no sistema, melhorando assim as decisões feitas pelo LARIISA. Com a “Internet das coisas” em ascensão, o processo informacional tem a oportunidade de expansão para plataformas até hoje distintas, mas que podem oferecer informações importantes para melhoria desse processo decisório que também pode ser expandido. A abordagem realizada neste trabalho trará grandes avanços no processo de regras de decisão de alto nível considerando contextos locais e globais dentro da plataforma LARIISA. REFERÊNCIAS 1. GARDINI, L. M., BRAGA, R., BRINGEL, J., OLIVEIRA, C., ANDRADE, R., MARTIN, H., ANDRADE, L. O., OLIVEIRA, M.. Clariisa, a Context-Aware Framework Based on Geolocation for a Health Care Governance System. 15TH International Conference on e-Health Networking, Application & Services (IEEE Healthcom 2013). 2. OLIVEIRA, M; HAIRON, C.; ANDRADE, O.; MOURA, R.; SICOTTE, C.; DENIS, J-L.; FERNANDES, S.; GENSEL, J.; BRINGEL, J.; MARTIN, H. A context-aware framework for health care governance decision-making systems: A model based on the Brazilian Digital TV. In: 2010 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON A WORLD OF WIRELESS MOBILE AND MULTIMEDIA NETWORKS, 2010, Montreal. Anais… Montreal, 2010, p. 1-6. 3. GRIFFITHS, F., CAVE, J., BOARDMAN, F., REN, J., PAWLIKOWSKA, T., BALL, R., CLARKE, A., COHEN, A.. Social networks - The future for health care delivery. Social & Science Medicine Journal, 2012. 4. RESCH, B., MITTLBOECK, M., LIPSON, S., WELSH, M., BERS, J., BRITTER, R., RATTI, C., BLASCHKE, T.. Integrated Urban Sensing: A Geo-sensor Network for Public Health Monitoring and Beyond. MIT Open Access Articles, 2012. 5. ANTUNES, F. SISAGE: Um Componente do Lariisa de Gestão e Vigilância Epidemiológica em instâncias de agravo de Degue no Estado do Ceará. 2011. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação, Universidade Estadual do Ceará, Fortaleza, 2011. 6. CONNOLLY, D.; HARMELEN F. V.; HORROCKS I.; MCGUINNESS D. L.; PATEL-SCHNEIDER P. F.; STEIN L. A. DAML+OIL (March 2001). Reference Description, World Wide Web Consortium, 2001. 7. GARCIA, L. M. L. S.; ANTUNES, F.; SANTOS, M. E. S. Utilização de recursos da Web Semântica na Construção de um Ambiente Web para Publicação Científica Indexada e Recuperada por Ontologias. In: INFOBRASIL TI & TELECOM 2010, 2010. Anais... Fortaleza, 2010. 8. SESA - Secretaria da Saúde do Estado do Ceará. Casos de dengue no ceará em 2010. Disponível em: < www.saude.ce.gov.br/>. Acessado em: janeiro de 2011. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 8
  9. 9. GARDINI, SANTOS, BRAGA, OLIVEIRA (2013) 9. SESA. Secretaria da Saúde do Estado do Ceará. Sala de Situação da Dengue. Disponível em: < http://geolivre.saude.ce.gov.br/dengue/ dengue.html>. Acessado em: janeiro de 2011. 10. ETICE. Cinturão Digital. Disponível em: <http://www.etice.ce.gov.br/categoria1 /cinturao/. Acessado em 20 de novembro de 2009. Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação, 2013 9

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