Este documento descreve um protótipo web para coletar sinais vitais de pacientes e dados de localização geográfica para o projeto LARIISA, uma plataforma de governança de saúde pública baseada em contexto. O protótipo fornece uma interface para coletar dados como localização, número do cartão do SUS e sinais vitais do paciente, alimentando o LARIISA com informações para melhorar a atuação de agentes de saúde no combate à dengue.

1. BRASIL & BAHIA (2013)
UM PROTÓTIPO WEB PARA COLETA DE SINAIS VITAIS BASEADO EM GEOLOCALIZAÇÃO PARA
UM SISTEMA DE GOVERNANÇA DE SAÚDE PÚBLICA
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L. M. Gardini , I. A. Santos , O. C. Braga , M. Oliveira ,
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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.
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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.
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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
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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