GridVida: Um Ambiente de Grade Computacional para Recuperação de Dados Heterogêneos e Comparação de Imagens Médicas.

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1 GridVida: Um Ambiente de Grade Computacional para Recuperação de Dados Heterogêneos e Comparação de Imagens Médicas. Ricardo A. Afonso 1,2, Magdala de A. Novaes 2, Eduardo André de L. Carneiro³, Robson do N. Fidalgo 1, Rodrigo S. Campos 1,2, Hector Paulo de L. Oliveira³, Ana Karina P. Barbosa 2, Vilma Maria da Silva 2, Kleber S. de Araújo 2, Ana Carolina Salgado 1 1 Centro de Informática (CIn) Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Brasil 2 Grupo de Tecnologias da Informação em Saúde, Núcleo de Telesaúde (NUTES), Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Brasil ³Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (C.E.S.A.R.), Brasil Resumo - A recuperação de informações de pacientes do sistema de saúde consiste em uma tarefa complexa, uma vez que estas informações podem fazer parte de diferentes fontes de dados amplamente distribuídas, heterogêneas e autônomas. Este trabalho propõe a criação de um ambiente de grade computacional capaz de otimizar o desempenho na busca por informações dos pacientes fornecendo assim ao profissional de saúde, uma visão unificada dos prontuários consultados através de um mecanismo de integração de dados heterogêneos chamado GridVida. Para isso foram definidas a arquitetura deste ambiente e um conjunto de consultas médicas que acessa e recupera informações do modelo de prontuário criado. Palavras-Chave: Integração de dados, Grade computacional, Prontuário eletrônico do paciente. Abstract - The patient s information recovery of the health system consists of a complex task, a time that these different information can be part of semantic of widely distributed data, heterogeneous and independent. This work approaches the creation of an computational grid computing capable to optimize the performance in the search for information of the patients thus supplying to the health professional, a unified vision of handbooks consulted through a mechanism of integration of heterogeneous data named GridVida. For this they had been defined the environment architecture and a set of medical consultations that access and search the patients information model created. Key-words: Data integration, Grid Computing, Electronic medical records. Introdução Este trabalho aborda a dificuldade na recuperação de informações dos atendimentos realizados aos pacientes do sistema público de saúde. Informações estas que se encontram espalhadas pelos diferentes níveis de atenção a saúde e em bases de dados constituídas pelos mais variados formatos de dados. Este cenário motivou a utilização de mecanismos de consulta e integração de dados heterogêneos [1] que proporcionem ao usuário informações consolidadas sobre os atendimentos do paciente. Passaremos a chamar estas informações consolidadas de visão unificada do Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP). Visando oferecer ao profissional de saúde a possibilidade de utilização de uma visão unificada das informações do paciente está sendo desenvolvido o projeto GridVida, um ambiente de PEP que utilize o mecanismo de integração de dados Integra [1] em conjunto com o ambiente de grade computacional OurGrid [2]. O GridVida se propõe a ser um ambiente que possibilite maior eficiência na recuperação de dados, melhorando e acelerando o atendimento aos pacientes da rede pública de saúde brasileira através das informações obtidas pelos profissionais e usuários deste ambiente. Metodologia Os resultados obtidos com o desenvolvimento da tecnologia de consulta e integração de dados da Universidade Federal do Pernambuco UFPE [1] em conjunto com o ambiente de grade computacional criado pela Universidade Federal de Campina Grande UFCG [2] forneceu a base tecnológica necessária para viabilizar a construção de um prontuário eletrônico de pacientes que permita ao profissional de saúde obter uma visão unificada dos dados consultados.

2 Para melhor compreensão do funcionamento deste ambiente, este trabalho realiza uma explanação sobre quatro conceitos inerentes ao funcionamento da arquitetura que será proposta como se segue. 1. Fluxo de atendimento do paciente O atendimento prestado aos pacientes pelo serviço público, se divide em três níveis de complexidade, sendo: 1) Nível Primário - constituído pelas unidades de atenção básica e do Programa de Saúde da Família (PSF), onde equipes formadas por médicos da família, enfermeiros, odontólogos e agentes de saúde prestam serviços de saúde básica curativa e preventiva diretamente à comunidade. 2) Nível Secundário - composto por clínicas e unidades de saúde que realizam consultas especializadas, exames complementares básicos e pequenas cirurgias. 3) Nível Terciário - unidades de saúde e hospitais que realizam atendimentos especializados, exames de alta complexidade, internação e cirurgias de médio e grande porte. Tabela 1: Níveis de atenção básica da saúde no Brasil Nível Unidade Grau Procedimentos Primário PSF Baixa Complexidade Cadastro famílias, atendimento domiciliar e em consultórios. Secundário Clínicas e laboratórios Média Complexidade Terciário Hospital Alta Complexidade Exames laboratoriais e de imagens, pequenas intervenções cirúrgicas. Atendimento e Exames especializados, cirurgias, internação. Cada nível de complexidade trabalha com um conjunto específico de informações sobre o paciente relativo as necessidades do atendimento em saúde naquele nível (Tabela 1). No modelo preconizado pelo sistema de saúde brasileiro, o paciente fluiria entre os níveis de assistência, iniciando pelo mais básico podendo ir até o mais alto, respeitando os processos de referência e contra-referência, e as informações geradas em cada serviço registradas no prontuário do paciente poderiam ser compartilhadas entre os diversos profissionais. Isto viabilizaria uma visão integrada da história de saúde do paciente o que daria um suporte efetivo para melhorar as condições de seu atendimento e minimizar encaminhamentos inadequados na rede. O processo de referência e contra-referência é fundamental para organizar o fluxo de pacientes na rede, assegurando a adequação do nível de atendimento as reais necessidades do paciente. Isto contribuiria para um uso mais eficaz e eficiente dos serviços públicos, minimizando gastos públicos e riscos para o paciente. No entanto, o que se observa é que este processo de referenciamento não é adequado, e nem os profissionais de um determinado nível recebem informações dos atendimentos realizados do paciente nos outros níveis. As informações dos atendimentos registradas no prontuário, ficam restritas as unidades de saúde de origem do atendimento. Para melhorar as condições de tomada de decisão do profissional seria importante o acesso aos sistemas de prontuários do paciente das unidades de saúde onde este foi atendido respeitando critérios éticos e de segurança. Além disto, permitir aos profissionais obter uma visão unificada e integrada das informações clínicas registradas nos prontuários e função de seu perfil na cadeia de atendimento. 2. Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) Segundo a definição de Murphy [3], O Prontuário Eletrônico do Paciente é qualquer informação relacionada com o passado, presente ou futuro da saúde física e mental, ou condição de um indivíduo, que reside num sistema eletrônico usado para capturar, transmitir, receber, armazenar, disponibilizar, ligar e manipular dados multimídia com o propósito primário de um serviço de saúde. Quando se conceitua o termo: Prontuário Eletrônico, deve-se compreender que ele visa à transformação do registro dos atendimentos do paciente em papel para uma versão eletrônica podendo ser feita através de um simples cadastro de pacientes (nome e dados civis básicos), ou pelo registro clínico mínimo (principais diagnósticos e tratamentos sumarizados). Já Nardon [4], estende essa definição incluindo também o registro completo dos procedimentos realizados (todas as fichas e documentos relativos ao atendimento) e podendo ainda incluir um registro médico multimídia (inclui também imagens e sinais biomédicos, radiografias, tomografia, etc.). Segundo a resolução n o 1.638/2002 do Conselho Federal de Medicina, em seu artigo 1 o, define: "O Prontuário médico é um documento único constituído de um conjunto de informações, sinais e imagens registradas, geradas a partir de fatos, acontecimentos e situações sobre a saúde do paciente e a assistência a ele prestada, de caráter legal, sigiloso e científico, que possibilita a

3 comunicação entre membros da equipe multiprofissional e a continuidade da assistência prestada ao indivíduo". Entretanto, hoje, poucas unidades dos diferentes níveis de atenção da saúde pública possuem sistemas informatizados de coleta e administração de dados de seus pacientes, tratamentos, profissionais, especialidades, ou até mesmo de controle efetivo sobre os investimentos públicos para melhor direcionar o serviço de saúde. As vantagens mais iminentes da utilização deste recurso tecnológico seriam: a localização imediata do registro do paciente, a possibilidade de pesquisas e de relatórios estatísticos relativo aos atendimentos realizados, principais doenças diagnosticadas e/ou tratamentos ou procedimentos realizados, análise do movimento técnico administrativo das atividades realizadas; além da disponibilização desta informação para pacientes e profissionais de saúde, no intuito de exercerem o trabalho de forma remota, sem a necessidade presencial nas unidades de atendimento. No entanto, até se chegar a um estágio técnico que permita a troca eletrônica da informação sobre o prontuário do paciente por diferentes bases de dados, existe uma longa jornada a ser percorrida, onde as discussões sobre padrões, conjuntos mínimo de dados, segurança, privacidade e controle de acesso, entre outras tantas, precisam ser consideradas. O estudo de Santiago [5], forneceu subsidio para construir a Tabela 2, que confronta as principais diferenças entre os tipos de prontuários: 3. Ambiente de Grade OurGrid O conceito de Grades Computacionais surgiu em meados da década passada como uma plataforma para execução de aplicações paralelas. Um Grade congrega processadores dispersos geográfica e administrativamente em uma única plataforma para execução de aplicações paralelas. Segundo Cirne [2], a motivação inicial de Grids era cativante e simples de entender: Grids prometiam ser plataformas de execução de maior capacidade e melhor relação custo benefício que as plataformas tradicionais (como supercomputadores paralelos). Em suma, Grids surgiram com a promessa de revolucionar a computação de alto desempenho. Muitas pesquisas e desenvolvimento foram realizados nestes quase 10 anos de existência da área e hoje as primeiras grades computacionais começam a entrar em produção também na área médica para descoberta de novos remédios, reconhecimento de imagens e processamento de informações. Na Figura 1 foi traçado um paralelo entre artigos publicados com os resultados das pesquisas na área (parte inferior da figura) e os resultados práticos obtidos com a criação de ambientes baseados em grades computacionais (parte superior). Tabela 2: Comparativo entre o prontuário eletrônico e o tradicional em papel Prontuário Tradicional Facilidade no manuseio Forma livre de escrita Não exige treinamento especial Nunca sai do ar Amigável para a maioria das pessoas, principalmente aquelas aversas as inovações tecnológicas Prontuário Eletrônico Recuperação das Informações Forma padronizada de catalogação da informação Armazenamento confiável, em meio mais resistente à ação do tempo As informações podem ser acessadas de qualquer parte do mundo, simultaneamente por vários usuários Diferentes visões sobre os dados, orientando a pesquisa, ensino, administração e assistência Figura 1: Pesquisas em Computação em Grade. Neste segmento de pesquisas, a UFCG, através do Laboratório de Sistemas Distribuídos do Departamento de Sistemas e Computação, em parceria com a Hewlett-Packard [6], vem desenvolvendo desde 1994, o Projeto OurGrid que consiste na realização de pesquisas avançadas na área de Grades Computacionais, com o objetivo de tornar a tecnologia acessível ao maior número possível de usuários e segmentos.

4 De acordo com Cirne [2], o projeto Ougrid foca seu trabalho na construção de um sistema de compartilhamento de recursos em grade de modo a prover mecanismos automáticos de estabelecimento de relações de confiança e justiça no compartilhamento. Para isso, foi desenvolvido um protocolo peer-to-peer 1 de compartilhamento de recursos que carrega as definições dos mecanismos e políticas de confiança para compartilhamento adequados na computação em grade como pode ser visto na Figura 2 que representa a arquitetura de utilização dos recursos compartilhados pelos usuários. Figura 2: Arquitetura do projeto OurGrid 4. Integração de dados: o sistema Integra O sistema Integra foi desenvolvido pelo Centro de Informática da UFPE e se propõe a ser um mecanismo de integração de fontes de dados autônomas e heterogêneas, de forma transparente para o usuário, uma vez que a necessidade de acesso a bases de dados remotas e heterogêneas tem sido cada vez maior [1]. Segundo Lóscio [7], através de uma abordagem de Visão Global onde cada elemento do esquema global único é representado como uma visão sobre as fontes de dados, o Integra oferece a solução para geração e manutenção de consultas submetidas ao esquema global único. Uma das maiores dificuldades é o tratamento da integração semântica. Neste sentido, Lóscio [1], cita um processo de geração do esquema global semanticamente enriquecido para o sistema Integra, visando aperfeiçoar este mecanismo e eliminar os conflitos semânticos. computacionais, e da experiência dos grupos envolvidos, foi possível projetar e construir uma arquitetura para o ambiente GridVida acessando a dados distribuídos em bases heterogêneas de prontuários e realizando a busca e comparação de imagens médicas como se segue. Arquitetura do ambiente GridVida Foram estudadas e elaboradas diversas formas de integrar as tecnologias e o prontuário eletrônico do paciente. A solução que melhor se adequou às necessidades da aplicação para integração de PEP está apresentada na Figura 3. Esta arquitetura leva em consideração a criação do ambiente GridVida e seu conceito de modularidade, onde diferentes serviços são oferecidos aos usuários do ambiente. Assim, os usuários do ambiente GridVida podem acessar simultaneamente o mesmo ambiente, e este por sua vez fará acesso à arquitetura colaborativa entre o Integra e o Ougrid para a obtenção dos dados demográficos e clínicos dos prontuários em bases distribuídas. Foi necessário projetar e prever o desenvolvimento de diferentes modelos de Prontuários Eletrônicos destinados a atender os diferentes níveis de complexidade das unidades de saúde. Assim, foi definido um cenário ideal para realização de testes de integração de PEP s utilizando o processamento em grades computacionais associado à integração de dados. A estrutura validada define que o acesso ao prontuário eletrônico deve ficar restrito à rede local de cada unidade de saúde ainda de acordo com a Figura 3. Resultados A partir dos estudos realizados nas áreas de integração de dados e ambiente de grades Figura 3: Arquitetura atual proposta para o ambiente GridVida 1 Peer-to-peer: Ponto a ponto

5 Cada unidade de saúde, de acordo com sua complexidade deve possuir um computador que servirá como um servidor de banco de dados e hospedará o prontuário eletrônico referente a seu nível de complexidade (Tabela 1), além de armazenar as tecnologias Ourgrid e Integra. Proposta para a Visão Unificada dos PEP s Baseado na literatura e na experiência de profissionais de saúde do serviço público, foi definido um conjunto de consultas clínicas às bases de PEP que atendessem às necessidades de informação dos profissionais nos três níveis de atenção. Este conjunto de consultas será o modelo de testes do ambiente construído. Alem desse conjunto de consultas, foi definida a interface de busca e comparação de imagens dos pacientes armazenadas em seus prontuários, permitindo um comparativo entre diagnósticos e prescrições para casos clínicos semelhantes. Para possibilitar essa integração dos resultados obtidos com as consultas realizadas nas diferentes bases de dados espalhadas ao longo do ambiente de grade OurGrid, foi necessário modificar dois de seus componentes: Mygrid2 e o UserAgent3. Estes componentes receberão novas funcionalidades a fim de permitir a comunicação com o Integra e a extensão GridVida em seus nomes para representá-los na grade e passarão a ser chamados na arquitetura Ourgrid como MyGridVida. Para as consultas clínicas nas bases de PEP s, a seqüência de parâmetros enviados entre as aplicações no decorrer da construção da visão unificada do prontuário eletrônico do paciente é a seguinte: 1. Inicialmente uma instância de PEP solicita as informações sobre um determinado paciente. Neste caso, as consultas SQL (Structured Query Language) 4 definidas pelo usuário são enviadas para o Integra; 2. O Integra recebe o arquivo com as consultas SQL e tenta localizar todas as informações possíveis do paciente e reúne os resultados em um arquivo XML (extensible Markup Language); 3. O arquivo XML é devolvido para a instância do PEP que solicitou a consulta; 4. A instância de PEP constrói e apresenta a visão unificada do prontuário do paciente solicitada. Para consultas clínicas de reconhecimento de padrões em imagens médicas semelhantes, a seguinte seqüência com base nos resultados do trabalho desenvolvido por Fireman [8] e Costa [9] é realizada: 1. Inicialmente o PEP envia para o ambiente do OurGrid, a imagem a ser comparada e a instância as demais existentes no repositório, por uma interface de comunicação implementada para este fim; 2. O OurGrid recebe a imagem de referência e as demais imagens a serem comparadas, processando em seguida através de um algoritmo implementado especificamente para comparação de imagens; 3. Finalizado o processamento e identificadas as imagens semelhantes estas são devolvidas para o PEP; 4. O PEP disponibiliza ao usuário requisitante a imagem do paciente e as mais semelhantes para avaliação. Esta seqüência de parâmetros deixa transparente para o usuário a utilização das tecnologias e comunicação entre diferentes meios, bem como a utilização das funcionalidades, bastando apenas acessar o PEP e solicitar sua visão unificada da história de saúde do paciente (Figura 4). Um plano de testes para o ambiente foi definido e encontra-se em execução. Este plano contempla aspectos pertinentes tanto as tecnologias utilizadas quanto às bases de dados criadas com base no modelo de prontuário desenvolvido. Figura 4: Integração entre sistemas 2 MyGrid: Interface de comunicação com o usuário 3 UserAgent: Componente que executa as solicitações. 4 SQL: Linguagem estruturada de consultas Discussão e Conclusões

6 Através do estudo das tecnologias de integração de dados e de ambiente de grade computacional, e da utilização de sistemas de PEP distribuídos na rede de saúde, foi possível a construção de uma arquitetura para o ambiente GridVida. O estudo dos diferentes níveis de atendimento a saúde publica permitiu a construção de um modelo de prontuário que possa atender a esses níveis, e utilizar a tecnologia desenvolvida. Além disso, a utilização das ferramentas desenvolvidas pelos projetos Integra e OurGrid otimiza as consultas e a integração de bases de dados heterogêneas como visto na Figura 4. No entanto, isto só se torna possível quando atendidas as mudanças estruturais que estão sendo desenvolvidas por este projeto para o ambiente de grade OurGrid [2], considerando que este ambiente ainda não prevê a disponibilização de serviços de identificação de bases de dados distribuídas na grade. Os estudos realizados e a arquitetura proposta além de contribuir para a evolução dos projetos Integra e OurGrid, permitiu refletir sobre os tipos de consultas necessárias para melhor qualificar o atendimento médico, e sobre as tecnologias que melhor dão suporte a realização destas consultas em ambientes de bases de dados heterogêneas e distribuídas de prontuário de pacientes. O ambiente proposto encontra-se em fase de testes. Os resultados preliminares alcançados já possibilitam ao profissional de saúde, em qualquer nível de atenção, obter sua visão unificada do prontuário do paciente, estabelecendo um novo conceito na obtenção de dados e troca de informações. Como trabalhos futuros será necessário aprofundar os testes de validação do ambiente e implantá-lo em serviços de saúde para avaliar sua utilização na prática diária dos profissionais. Santiago [5], considerava futurista a perspectiva de recuperação de dados de pacientes em diferentes níveis de complexidade e alimentados por diferentes sistemas. A proposta de criação do ambiente GridVida pode figurar como a concretização deste cenário e colaborar com a velocidade e veracidade na obtenção de dados do prontuário eletrônico do paciente no serviço público de saúde. Agradecimentos Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Hospital das Clínicas da UFPE e unidades de saúde da Rede Municipal de Saúde do Recife, Núcleo de Telesaúde da UFPE, Centro de Informática da UFPE, Centro de Estudos de Software Avançados de Recife (CESAR) e Laboratório de Sistemas Integrados (LSI-UFCG). Referências [1] Lóscio, B. F., Salgado, A. C., Galvão, L. R. Conceptual Modeling of XML Schemas. In Proceedings of the Fifth International Workshop on Web Information and Data Management (WIDM) (New Orleans, Louisiana, November 7-8, 2003). ACM, 2003, [2] CIRNE, Walfredo, S. Smallen, W. Cirne. Combining Workstations and Supercomputers tosupport Grid Applications: The Parallel Tomography Experience. Proceedings of the HCW' Heterogeneous Computing Workshop [3] Murphy, G.F., Hanken, M.A., Waters, K.A. electronic Health Records: Changing the Vision. Philadelphia: W.B. Saunders Company, [4] Nardon, F.B., Furuie, S.S., Tachinardi, U. Novas Tecnologias para Construção do Prontuário Eletrônico do Paciente. CBIS'2000. São Paulo [5] Santiago, F.,Cardoso, J.C., Vries, M.R.A., Prontuário Eletrônico Odontológico. Ultimo acesso em 17/07/2006. Disponível na internet: d=155&idesp=7&ler=s [6] Stripped-down grid: A lightweight grid for computing's have-nots. Último acesso em 17/07/2006. Disponível na internet: an-mar/grid.html [7] Lóscio, B.F. Managing the Evolution of XML-Based Mediation Queries. Dissertação de Doutorado em Ciência da Computação, Centro de Informática, 2003, UFPE. [8] Costa, L.B., Loreno F., Araújo, E.,Mendes, G., Coelho, R., Cirne, W.,Fireman, D., Proceedings of the SBRC [9] OLIVEIRA, M. C., Visualização de Volumes em Morfometria de Estruturas Cerebrais a partir de Imagens de Ressonância Magnética Nuclear. Ribeirão Preto, 2002 (Dissertação de Mestrado). Contato Ricardo Alexandre Afonso, NUTES-Hospital das Clínicas (HC) da UFPE, Recife-PE, telefone: (81) ricardo.afonso@nutes.ufpe.br

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