Uma Arquitetura para Suporte ao Compartilhamento do Conhecimento Clínico em Sistemas PEP Integrados a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico

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1 Uma Arquitetura para Suporte ao Compartilhamento do Conhecimento Clínico em Sistemas PEP Integrados a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico D. F. Pires 1, R. A. I. Halah 2, R. Tinós 3, A.J. Holanda 3, E.E.S.Ruiz 3 1 Departamento de Ciência da Computação. Faculdades COC Ribeirão Preto, Brasil. 2 SH Clínicas Ribeirão Preto, Brasil. 3 Departamento de Física e Matemática (DFM), Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP), Universidade de São Paulo (USP), Ribeirão Preto Brasil. Resumo - Este artigo propõe uma arquitetura para suporte ao desenvolvimento de sistemas de prontuário eletrônico integrados a sistemas de auxílio ao diagnóstico com o propósito de compartilhar casos e conhecimentos clínicos entre a comunidade médica na Internet. Também é apresentada uma aplicação baseada em um estudo de caso sobre sinais, sintomas e diagnósticos relacionados à dor abdominal aguda, tendo o paradigma simbólico, em especial a Árvore de Decisão, como técnica de aprendizado de máquina utilizada. Palavras-chave: Prontuário Eletrônico, Auxílio Diagnóstico, P2P, Árvore de Decisão, Conhecimento Clínico. Abstract An architecture to support the development of electronic healthcare systems integrated to a computer-aided diagnostic system is proposed in this paper. The main purpose of this architecture is to share clinical cases and clinical knowledge among the medical community using the Internet. It is also presented an application based on case studies involving signals, symptoms and related diagnosis on acute abdominal pain. The decision tree is used in the computer-aided diagnostic system. Key-words: Electronic HealthCare, Computer-Aided Diagnosis, P2P, Decision Tree, Clinical Knowledge Introdução Os sistemas de Prontuário Eletrônico de Pacientes (PEP) vêm se mostrando como uma ferramenta fundamental para proporcionar o gerenciamento das informações clínicas [1] [2] [3]. Isso se justifica pela possibilidade do médico, utilizando um sistema PEP, armazenar e recuperar digitalmente, informações clínicas tais como patologias pregressas e exames subsidiários. Dessa forma, inúmeras tarefas médicas tornam-se automatizadas, como: recuperação do histórico clínico completo, pesquisa em grandes volumes de dados, pesquisas epidemiológicas, agilização de procedimentos administrativos e análises quantitativas. Os sistemas de suporte à decisão clínica, mais especificamente os sistemas de auxílio na tomada de decisão diagnóstica (SAD), vêm se mostrando, apesar de algumas barreiras [4], como um recurso computacional para promover melhorias na qualidade do tratamento aos pacientes, e principalmente, para a redução de custos administrativos em serviços clínicos, hospitalares e ambulatoriais [5] [6]. Assim, um médico, utilizandose de uma base de conhecimento e/ou de um banco de casos, pode ser auxiliado na obtenção de um diagnóstico a partir de casos clínicos similares. Nesse sentido, sistemas SAD têm sido largamente estudados e desenvolvidos no meio científico e comercial através do emprego de técnicas de representação e aquisição de conhecimento. Essas técnicas, também conhecidas como técnicas de Aprendizado de Máquina, podem ajudar na definição de um possível diagnóstico a partir do paradigma de aprendizado empregado, sendo este representado por algoritmos computacionais. Os paradigmas mais encontrados na literatura em sistemas de suporte à decisão diagnóstica são: simbólico (exemplo: árvores de decisão e regras) [7] [8], estatístico (exemplo: bayesiano) [9] [10], conexionista (exemplo: redes neurais) [11] [12] e evolutivo (exemplo: algoritmos genéticos) [13] [14]. A integração dos sistemas SAD aos sistemas PEP é interessante. O médico, utilizando seu sistema PEP, pode preencher a ficha digital do paciente durante a consulta, assinalando um conjunto de sinais e sintomas, e depois, de modo automático, ser assistido pelo sistema SAD. Nesse contexto, a integração resulta em um aspecto interessante que é o aproveitamento de uma tarefa

2 obrigatória (manter um prontuário) para o auxílio no diagnóstico por um sistema SAD. As informações de um sistema PEP muitas vezes permanecem isoladas em um banco de dados ou sistema de arquivos local, disponíveis somente para os médicos que os utilizam. Essa situação encoraja trabalhos e pesquisas em compartilhamento do conhecimento clínico dos prontuários com toda a comunidade médica, aumentando assim a precisão do diagnóstico. Em [15], por exemplo, propõe-se o compartilhamento de imagens médicas DICOM entre a comunidade médica usando a tecnologia P2P e Serviços Web. A seção seguinte apresenta a metodologia e os objetivos deste trabalho a partir do contexto descrito anteriormente. Em seguida, é apresentada a arquitetura proposta juntamente com a descrição dos seus módulos. Nas outras seções do artigo são mostradas, nesta ordem, uma implementação de parte de um sistema PEP integrado a um sistema SAD, os resultados obtidos até o presente momento, e finalmente, algumas considerações a respeito de trabalhos futuros, trabalhos relacionados e conclusões finais. Metodologia Nesse contexto, este artigo apresenta uma arquitetura para suporte ao compartilhamento de casos e conhecimentos clínicos em Sistemas de Prontuário Eletrônico (PEP) integrados a Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico (SAD) através da Internet. Para a implementação de uma aplicação suportada pela arquitetura proposta, inicialmente foi desenvolvida parte de um sistema PEP que possibilita ao médico realizar uma consulta e anotar um conjunto de sinais e sintomas relacionado a dor abdominal aguda. Nesta primeira etapa, o sistema PEP é integrado e auxiliado por um sistema SAD que, a partir de um conjunto de 28 sinais e sintomas relacionados ao quadro clínico de dor abdominal aguda, oferece ao médico um possível diagnóstico dentre 11 possíveis. O paradigma de aprendizado escolhido para criar o sistema SAD foi o simbólico, utilizando a Árvore de Decisão como técnica de aprendizado. A razão para a escolha dessa técnica é justificada pela facilidade que um profissional médico pode ter na interpretação da estrutura de decisão do diagnóstico. A seção seguinte apresenta a arquitetura proposta. Nesta arquitetura, foram utilizados dois bancos de dados: um para armazenar informações a respeito dos casos clínicos e outro para guardar o conhecimento clínico. O conhecimento clínico compreende árvores de decisões que são geradas a partir de um conjunto de treinamento formado por casos clínicos. A Arquitetura Proposta A Figura 1 apresenta a arquitetura proposta para suporte ao compartilhamento do conhecimento clinico em sistemas PEP integrados a sistemas SAD utilizando-se da Internet. Na figura: O sistema PEP é definido como uma aplicação computacional que armazena, recupera e atualiza informações de pacientes pertencentes ao médico usuário do sistema. Essas atividades são realizadas utilizando-se um Banco Local de Casos. Esse sistema está integrado ao sistema SAD. O sistema SAD é definido como uma aplicação computacional de suporte à decisão clínica que pode fazer uso de duas bases de conhecimento (Base de Conhecimento Local ou Base Importada de Conhecimento) e também de dois bancos de casos (Banco Local de Casos ou Banco de Casos Importado), a critério do usuário. O Banco Local de Casos de um sistema PEP é compreendido como um conjunto de dados clínicos compostos por informações relacionadas a sinais-sintomas-diagnósticos obtidos durante as consultas. A Base de Conhecimentos Local do sistema SAD é determinada como um conjunto de árvores de decisão utilizado na decisão clínica. O conjunto de inferências ou regras é construído a partir das informações contidas em um Banco de Casos. O Banco de Casos Importado de um sistema SAD é construído através da obtenção de casos provenientes do Banco de Casos do Sistema Gerenciador ou de um Banco de Casos de um outro médico, também especialista na área do médico local. Vale ressaltar que se deve sempre manter essas duas diferentes fontes de dados de maneira separada, o Banco de Dados Importado e o Banco de Dados Local. A Base Importada de Conhecimentos de um sistema SAD pode ser obtida junto à Base de Conhecimento do Sistema Gerenciador ou então de uma Base de Conhecimento Local de um outro profissional. Vale ressaltar que a Base Importada de Conhecimento deve ser mantida separada da Base de Conhecimento Local. O Sistema Gerenciador de Conhecimentos e de Casos Clínicos pode ser definido como um administrador de um Banco de Casos Compartilhados, de um Banco de Casos Recebidos e de uma Base de Conhecimentos. Assim, esse sistema é responsável por receber solicitações de requisição e envio de casos e conhecimentos dos vários sistemas PEP na Internet. O Banco de Casos Recebidos do Sistema Gerenciador é criado a partir dos casos clínicos enviados por sistemas PEP que desejam cooperar com o Sistema Gerenciador.

3 O Banco de Casos Compartilhados do Sistema Gerenciador é concebido por um conjunto de sinais-sintomas-diagnóstico definido por um corpo clínico de cada especialidade. Ainda, o Sistema Gerenciador pode analisar os casos de outros sistemas de consulta e que estão armazenados no Banco de Casos Recebido e moderá-los, para que estes casos sejam incluídos ou não no Banco de Casos Compartilhado. A Base de Conhecimento do Sistema Gerenciador é construído utilizando-se casos presentes no Banco de Casos Compartilhados. Como resultado, se constrói um conjunto de inferências que será utilizado pelos sistemas SAD na decisão clínica. Situação 2: o médico pode continuar sua rotina clínica armazenando os dados clínicos de seus pacientes. Isso irá criar um novo Banco Local de Casos e uma nova Base de Conhecimento Local, isoladas das bases criadas na Situação 1 (B1). Com isso, o especialista, ao chegar a um diagnóstico, pode ser auxiliado pelo sistema SAD com base na sua própria experiência, ao utilizar a Base de Conhecimento Local ou mesmo, ser auxiliado pela experiência central compartilhada, com aval da entidade máxima de sua especialidade (Sociedades Médicas). Ademais, é importante manter sempre atualizadas localmente as informações referentes ao Sistema Gerenciador. (B2). Situação 3: nesse tipo de situação, o sistema PEP pode fazer acesso ao Sistema A seguir, são apresentados quatro cenários diferentes que podem acontecer no dia-a-dia do profissional médico. Os quatros cenários estão presentes também na Figura 1 e são suportadas pela arquitetura proposta. Situação 1: o médico pode começar a utilizar o sistema PEP consultando o Sistema Gerenciador e adquirindo inicialmente os casos do Banco de Casos Compartilhado e o sistema de inferência (da Base de Conhecimento do Gerenciador) (A). Essas informações são armazenadas e criam um Banco Local de Casos e uma Base de Conhecimento Local, respectivamente. Nesse sentido, um médico, iniciando sua vida profissional, pode utilizar o conhecimento de profissionais com experiência comprovada na sua especialidade no auxílio às suas decisões clínicas. Uma vez as informações sendo adquiridas pelo médico para a sua base local, estas não poderão ser alteradas pelo mesmo. Gerenciador e obter um Banco de Casos ou uma Base de Conhecimento de um outro colega da mesma especialidade (C1) para criar, respectivamente, um Banco de Casos Importado e uma Base Importada de Conhecimento. Nesse contexto, o médico pode utilizar sua Base de Conhecimento para auxílio ao diagnóstico clínico (C2) e posteriormente também utilizar a Base Importada de Conhecimento (C3) com objetivo de comparar dois possíveis diagnósticos diferentes, de (C2) e (C3). Situação 4: o médico pode também querer compartilhar parte ou todos os seus casos clínicos com a comunidade médica participante deste sistema. Assim, o médico pode enviar seus casos (D1) para o Sistema Gerenciador. Todos esses dados são incluídos no Banco de Casos Recebidos (D2). Em seguida, entra em cena o Moderador, um agente que verifica a possibilidade de um caso diferente ser adicionado ao Banco de Casos

4 Compartilhado (D3). Essa situação pode se mostrar bastante interessante ao contribuir para a determinação de novos critérios diagnósticos e até mesmo na descoberta de novas patologias. Um outro caso interessante para esta situação (D3) diz respeito ao envio de um caso novo por um médico, que poderia solicitar a discussão deste caso pela sua sociedade de especialidade. E também a obtenção de estatísticas sobre determinadas doenças. Visando implementar uma aplicação computacional adjacente à arquitetura definida, foi construído parte de um sistema PEP integrado a um sistema SAD que utiliza a técnica de aprendizado de máquina Árvore de Decisão, especificamente o algoritmo C4.5. Como estudo de caso, definiu-se a dor abdominal aguda como quadro clínico único do estudo. A aplicação é apresentada a seguir. A Implementação do sistema PEP integrado a um sistema SAD Para o desenvolvimento do sistema PEP e do sistema SAD, foram definidos 28 sinais e sintomas relacionados à dor abdominal aguda: sex, age, abdominalpain, location, characterinitial, characterchanges, characterfinal, severity, severitychanges, radiation, radiationlocation, exacerbatingfactors, alleviatingfactors, bowelbovements, dyspareunia, vaginaldischarge, alcoholism, anorexia, vomiting, vomitingcharacter, jaundice, tachycardia, abdominalauscultation, hydratation, distention, temperature, murphy e bloomberg. Os valores possíveis para os sinais podem ser contínuos, como em temperature e age, ou discretos, como em vomiting {yes,no}, severity {discomfort, moderate, severe} e abdominalauscultation {normal, mettalicsounds, hypoactive, hyperactive, nomatter} Os 11 possíveis diagnósticos trabalhados foram: appendicitis, cholecystitis, pepticulceration, gastroenteritis, diverticulitis, pancreatitis, hepatitis, intestinalobstruction, pelvicinflamatorydisease, mesentericthrombosis e unknown. Este conjunto de sinais e sintomas e diagnósticos foram inicialmente escolhidos por serem freqüentes e representativos em um quadro de dor abdominal aguda. Vale também salientar a escolha do inglês na implementação visando utilização futura da UMLS. A implementação do sistema PEP foi construída utilizando a linguagem Java, assim como o desenvolvimento do sistema SAD. Especificamente ao último, foi utilizado a API WEKA [16] para a implementação do classificador C4.5. A Figura 2 apresenta a janela que o especialista utiliza para preencher, de modo estruturado, as informações de seu paciente, relacionado a dor abdominal aguda. O preenchimento foi dividido em 5 partes: Identificação do paciente (identification, name, sex, age), Queixa/Duração Parte 1 (abdominalpain, location, characterinitial, characterchanges, characterfinal, severity, severitychanges, radiation, radiationlocation, exacerbatingfactors), Queixa/Duração Parte 2 (alleviatingfactors, bowelbovements, dyspareunia, vaginaldischarge, alcoholism, anorexia, vomiting, vomitingcharacter, jaundice), Exame Físico (tachycardia, abdominalauscultation, hydratation, distention, temperature, murphy, bloomberg) e Diagnóstico (diagnosis). A Figura 3 ilustra a fase em que o médico, após ter escolhido o diagnóstico Appendicitis e optar pela classificação segundo a Base de Conhecimento do Sistema Gerenciador (Center KD DB), pede auxílio ao sistema SAD. A resposta obtida, como pode ser observado, é a mesma definida pelo médico. O médico também poderia optar pela classificação segundo a Base de Conhecimento Local (Local KD DB). Por último, após ter sido auxiliado pelo sistema SAD, os dados clínicos são armazenados no Banco Local de Casos juntamente com o diagnóstico final do médico. Figura 2 Janela do sistema PEP para entrada estruturada de dor abdominal aguda Também foi desenvolvido um módulo para que um médico ou um grupo de especialistas possa criar ou atualizar seu próprio conjunto de sinais e sintomas, juntamente com os casos de treinamento, para um quadro clínico de interesse. A Figura 4 ilustra um conjunto de sinais e sintomas de dor abdominal aguda sendo criado. Essa ferramenta pode facilitar o trabalho do grupo de especialistas na definição de um novo quadro que será adicionado a um sistema em funcionamento.

5 encontrado foi que 97,55% dos casos foram corretamente classificados. A próxima seção tece considerações a respeito dos números obtidos com o estudo de casos, e propõe trabalhos futuros. Discussão e Conclusões Figura 3 Janela do sistema PEP integrado ao sistema SAD Figura 4 Janela para criação de novos sinais e sintomas A seguir são apresentados os resultados iniciais da implementação desenvolvida a partir do estudo de caso do quadro clínico da dor abdominal aguda. Resultados Os resultados obtidos até agora com a implementação da aplicação apresentada na seção anterior foram considerados animadores. Durante a construção do estudo de caso, foram criados 211 casos fictícios com valores de sinais e sintomas característicos de cada patologia, baseados na literatura médica. Esses 211 casos foram utilizados para a construção da Árvore de Decisão. A técnica 10-fold cross-validation foi utilizada para validação do sistema de diagnóstico, sendo 98,58% dos casos de teste corretamente classificados. Fez-se ainda um segundo teste a partir de um conjunto de 26 casos clínicos de dor abdominal obtidos na base de dados da SH Clínicas. Neste teste, o resultado Os resultados obtidos com os testes iniciais realizados foram considerados satisfatórios. Outros resultados serão obtidos com a utilização de novos conjuntos de treinamento ou de novos quadros clínicos que serão criados no decorrer do trabalho e com a ajuda de outros médicos. Um aspecto que ficou evidente em nossa pesquisa foi a influência direta na qualidade dos casos escolhidos para a geração da Árvore de Decisão. Quanto mais representativo os casos, menor o percentual de erros. A partir dos sistemas PEP e SAD já implementados, as próximas etapas deste trabalho serão: Aperfeiçoar o sistema PEP com base nas classes, atributos e métodos definidos no Diagrama de Classes da UML (Unified Modeling Language) construído pelo grupo de pesquisa IMAGCOM do DFM, da FFCLRP, da qual os autores deste projeto participam. Incrementar a interface gráfica do sistema PEP, tornando-o um sistema de prontuário completo, com entrada estruturada de dados e automaticamente personalizável para cada especialidade médica, respeitando as particularidades de cada especialidade. Implementar a arquitetura proposta através da criação dos Bancos de Casos Local e Importado e de Bases de Conhecimento Local e Importada, e também da criação de um Sistema Gerenciador de Conhecimento e de Casos Clínicos, que controla uma Base de Conhecimentos, um Banco de Casos Recebidos e um Banco de Casos Compartilhado. Definir e implementar os serviços-cliente do sistema PEP e os serviços-servidor do Sistema Gerenciador. Para isso, serão utilizados: a especificação Serviços Web, a linguagem Java, e a ferramenta da SUN, JWSDK (Java Web Service Development Kit). Vale ressaltar que as atividades de definição, criação e a implementação serão avaliadas para o caso da dor abdominal aguda e mais alguns quadros clínicos que serão definidos futuramente. Estas atividades têm como objetivo cobrir as quatro situações apresentadas na seção que descreve a arquitetura proposta. Definir e criar os documentos XML (Extensible MarkUp Language) necessários para a transferência dos casos clínicos e do conhecimento clínico. Dados de identificação pessoal não serão

6 compartilhados, preservando a privacidade dos pacientes e respeitando a ética médica. Investigar os benefícios de se utilizar a técnica de lógica fuzzy para aquisição e representação do conhecimento. Vários trabalhos, como em [18], vêm adotando esta técnica no desenvolvimento de sistemas PEP e SAD. Por fim, avaliar os resultados esperados e obtidos com trabalhos relacionados na literatura, como em [17]. Agradecimentos Ao Prof. José Augusto Baranauskas, por ter auxiliado no esclarecimento de dúvidas a respeito da utilização e conceitos chaves da técnica de aprendizado de máquina Árvore de Decisão. Referências [1] Ammenwerth, E., Graber, S., Herrmann, G. Burkle, T. Konig, J. (2003) Evaluation of health information systems: problems and challenges. International Journal of Medical Informatics, Volume 71, Issues 2-3, pp [2] Giuse D.A., Kuhn, K.A. (2003) Health information systems challenges: the Heidelberg conference and the future International Journal of Medical Informatics, Volume 69, Issues 2-3. p [3] Liu, C.T., Long, A.G., Li, Y.C., Tsai, K.C., Kuo, H. S. (2001) Sharing patient care records over the World Wide Web International Journal of Medical Informatics, Volume 61, Issues 2-3. p [4] Short, D., Frisher, M., Bashford, J. (2004) Barriers to the adoption of computerized decision support system in general practice consultations: a qualitative study of GP s perspectives. International Journal of Medical Informatics. Volume 73, Issues 4. p [5] Krause, A., Hartl, D., Theis, F., Stangl, M., Gerauer, K.E., Mehlhorn, A.T. (2004) Mobile decision support for transplantation patient data. International Journal of Medical Informatics, Volume 73, Issue 5. pp [6] Haug, P.J., Rocha, B.H.S.C., Evans, R.S. (2003) Decision support in medicine: lessons from the HELP system International Journal of Medical Informatics, Volume 69, Issues 2-3, pp [7] Ohmann, C., Moustakis, V., Yang, Q., Lang, K. (1996) Evaluation of automatic knowledge acquisition techniques in the diagnosis of acute abdominal pain Artificial Intelligence in Medicine. Vol. 8. p [8] Tsien, C.L., Kohane, I.S., McIntosh, N.(2000) Múltiple Signal Integration by Decision Tree Induction to Detect Artifacts in the NeoNatal Intensive Care Unit Artificial Intelligence in Medicine. Issue 19. pp [9] Levi, R. (2004) The QuASI Project: Question Answering with Statistics and Inference. Disponivel na Internet em: Último acesso março de [10] Perotto, F.S., Vicari, R.M.(2001) Modelagem do Conhecimento, Sistemas Especialistas e o Projeto SEAMED Março [11] Aragones, J.M.J., Ruiz, J.A.G., Jiménez, G.R., Perez, J.M., Conejo, E.A. (2003) A Combined Neural Network and Decision Trees Model for Prognosis of Breast Cancer Relapse Artificial Intelligence in Medicine. Issue 27. pp [12] Koprinska, I., Pfurtscheller, G., Flotzinger, D.(1996) Sleep Classification in Infantis by Decision Tree-based Neural Network Artificial Intelligence in Medicine. Issue 8. pp [13] Tan, K.C., Yu, Q., Heng, C.M., Lee,T.H (2003) Evolutionary Computing for Knowledge Discovery in Medical Diagnosis Artificial Intelligence in Medicine. Issues 27. pp [14] Holmes, J.H, Durbin, D.R., Winston, D.R. (2000) The Learning Classifier System: an Evolutionary Computation Approach to Knowledge Discovery en Epidemiologic Surveillance Artificial Intelligence in Medicine. Issue 19. pp [15] Pisa, I.T. (2003), Midster: Uma Arquitetura de Compartilhamento de Imagens Médicas Baseada em Modelos Peer-to-Peer (P2P) e Serviços Web, Tese de Doutrado, Programa de Física Aplicada a Medicina e Biologia. Universidade de São Paulo (USP), Ribeirão Preto. [16] Ian H. Witten and Eibe Frank, (2000) "Data Mining: Practical machine learning tools with Java implementations,". Morgan Kaufmann [17] Eich, H.P., Ohmann,C. (2000) Internet-based decision-support server for acute abdominal pain. Artificial Intelligence in Medicine. Issue 20. pp [18] Boegl, Karl, Adlassnig, K.P., Hayashi, Y. (2004). Knowledge Acquisition int the Fuzzy Knowledge Representation Framework of a Medical Consultation System. Artifical Intelligence in Medicine. Issue 30. pp Contato Grupo IMAGCOM. Departamento de Física e Matemática. Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto. Universidade de São Paulo. Av. Bandeirantes, Ribeirão Preto SP (16) dfpires@imagcom.org

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