IMPLEMENTAÇÃO DAS CAMADAS Inference Machine e Message Service Element PARA UM SERVIDOR DE SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE Workflow HOSPITALAR

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1 IMPLEMENTAÇÃO DAS CAMADAS Inference Machine e Message Service Element PARA UM SERVIDOR DE SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE Workflow HOSPITALAR Jeferson J. S. Boesing 1 ; Manassés Ribeiro 2 1.Aluno do Curso de Educação Profissional Técnica de Nível Médio em Informática, Instituto Federal Catarinense Videira SC, jeferson@yahoo.com.br 2. Professor orientador, Instituto Federal Catarinense Videira SC, manasses@ifc-videira.edu.br 1 Introdução Instituições de saúde possuem uma notada dificuldade em conseguir manter o controle de seus fluxos de informação internos. Uma simples passagem pelo setor de clínica médica ou centro cirúrgico de um hospital nos mostra quão grandiosa é esta dificuldade. Apesar de toda a disponibilidade de recursos e tecnologia às instituições hospitalares, é comum deparar-se com hospitais que possuam dificuldades em lidar com a gerência de seus processos. Analisando alguns modelos de processos em unidades hospitalares verifica-se a necessidade de sistemas de gerência de processos. Essa necessidade motivou estudos de sistemas de gerenciamento de workflows. A figura 1 demonstra o setor de Clinica Médica do HU/UFSC com os diversos prontuários dispostos na ilha da enfermeira-chefe. Já a figura 2 demonstra o Serviço de Arquivo Médico SAME/HU com milhares de prontuários. Nestas imagens pode-se observar uma grande quantidade de prontuários e papéis que são manuseados diariamente para atendimento aos pacientes. Esta forma de consulta, é necessária por serem utilizados prontuários em papel que podem acarretar vários problemas, como extravio de documentos ou a inserção de alguma folha que tenha se soltado no prontuário errado e assim torná-la irrecuperável, além da possibilidade mais rara, mas não impossível, da perda completa de um prontuário. Figura 1: Ilha da enfermeira-chefe no setor de clinica médica do HU/UFSC Figura 2: Sala de Serviço de Arquivo Médico do HU/UFSC. Propostas de soluções para estes problemas já foram apresentadas nos trabalhos Cyclops Workflow Server: Uma Proposta para um modelo de um servidor de fluxo de atividades médico-hospitalar publicado em 2005 no V Workshop de Informática Médica [2] e a dissertação de mestrado intitulada Extensão ao Modelo WfMC para Servidores de Workflow em Ambientes Hospitalares defendida em 2007 pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina [3], que utilizam conceitos de Sistemas de Gerenciamento de Workflow (SGW). O servidor é parte essencial e, por assim

2 dizer, é o principal elemento de um SGW. A solução completa apresenta um modelo teórico de Servidor de SGW baseado em camadas que compreende todas as partes necessárias, desde o recebimento dos dados, processamento e disponibilização dos dados processados. Justifica-se este trabalho, inicialmente, pela conhecida carência existente nas instituições ligadas à área da saúde, sejam elas unidades hospitalares ou unidades de gestão, em manter organizados e controlados seus processos. Ferramentas de Sistemas de Gerenciamento de Workflow são visivelmente indicadas para auxiliar no desenvolvimento de tais processos. Por outro lado, a possibilidade de tornar um modelo teórico e acadêmico em algo aplicável à realidade deslumbra-se como um importante passo na extensão à comunidade do que é produzido na academia. 2 Objetivos Este trabalho tem como objetivo principal realizar a implementação de duas camadas do modelo teórico do Sistema de Gerenciamento de Workflow, apresentados nos trabalhos [2] e [3], utilizando para tal a linguagem de programação C++. Mais especificamente os objetivos dividem-se em: conhecer, detalhadamente, o modelo teórico de Servidor de SGW proposto nos trabalhos [2] e [3]; e implementar, em linguagem C++, as camadas Inference Machine e Message Service Element. 3 Material e Métodos Sistemas de Gerenciamento de Workflow são organizados em sequências de etapas que devem ser seguidas para que possa haver uma organização no processo de trabalho. O SGW procura fazer com que todo esse fluxo de trabalho seja automatizado usando lógicas e métodos computacionais, que podem oferecer mais segurança e também uma maior eficiência. O modelo teórico do SGW proposto em [2] e [3] teve como base fundamental a conformidade, sendo adotado o modelo proposto pela WfMC - The Workflow Management Coalition [1], que se ocupa com o tratamento e a definição de processos, viabilizando padronizações e interfaces de comunicação. Um SGW pode ser apresentado como três partes essenciais: Workflow Designer, ferramenta de modelagem de processos, Workflow Client, aplicação com a função de prover a interação entre o usuário e o sistema e Workflow Server, responsável por todo o gerenciamento e controle do sistema de workflow. Este último é o que contém as duas camadas que serão implementadas. No modelo proposto o servidor de workflow é dividido em camadas que são: Upper Layer Protocol for TCP/IP: É a primeira camada do modelo e trabalha logo acima da camada de rede TCP/IP. É responsável por fazer contato com o sistema operacional e disponibilizar os meios necessários para que seja feita a comunicação entre cliente e servidor. Upper Layer Presentation Data Service e Upper Layer Association Service: Toda a comunicação dos clientes chega ao servidor através de um canal de comunicação disponibilizado pelo serviço de associação e representado pela sub-camada Upper Layer Association Service. Para todo cliente conectado ao servidor existe, uma associação individual que o mesmo solicitou sua liberação através de um serviço específico. A solicitação é enviada à camada Upper Layer Presentation Data Service, que após verificações necessárias, disponibiliza a associação. Cabe a sub-camada Upper Layer Association Service o dever de receber do cliente as mensagens e repassá-las à camada Message Service Element. Também é de responsabilidade da sub-camada Upper Layer Association Service enviar ao cliente as mensagens de retorno. Já à camada Upper Layer Presentation Data Service cabe à

3 responsabilidade de gerência das associações ativas no servidor. Message Service Element: A estrutura das mensagens que chegam ao servidor consiste em um serviço e um objeto que, juntos, compõem um par serviço-objeto. A camada Message Service Element é responsável por identificar qual serviço está sendo solicitado para o objeto e executar os procedimentos necessários. Com exceção dos serviços de associação, todos os outros serviços serão tratados nesta camada e processados na camada Inference Machine quando necessário. Para tanto, a camada Message Service Element tem papel fundamental ao identificar o serviço, resolvê-lo ou repassá-lo à camada Inference Machine. Inference Machine: camada Inference Machine é a mais superficial do modelo, mas nem por isso é a menos importante. O cerne de todo o processamento relativo à gerência e manutenção dos processos de workflow são executados nesta camada. Aqui serão resolvidos serviços originários dos clientes e demais processamentos pertinentes à gerência de processos de workflow. Pode-se citar como um exemplo de operação resolvida nessa camada, a alocação de recursos para a execução de uma determinada atividade. Figura 3. Estrutura do modelo em camadas A figura 3 apresenta o modelo completo, incluindo a camada de rede física e a camada do protocolo TCP/IP (TCP/IP protocol) [4]. 3.1 Aspectos de implementação As camadas do servidor propostas para implementação foram Message Service Element e Inference Machine. Para a implementação foi utilizada a linguagem de programação C++. O primeiro passo na implementação foi definir a estrutura das mensagens que chegam ao servidor. Conforme a proposta as mensagens consistem em serviço e em objeto que, juntos, compõem um par serviço-objeto. Associado a cada serviço existe uma ação que deve ser executada sendo que todas estas ações devem estar em uma base de conhecimento. Portanto, foram criados dois arquivos XML. No primeiro deles foram especificados todos os serviços que o servidor oferece. No segundo, que é a base de conhecimento, estão relacionados todos as informações necessárias para a execução de cada um dos serviços. Foi criada então uma classe que é responsável por receber o segundo arquivo XML (o que contém a base de conhecimento) e identificar qual o serviço que está sendo solicitado. Isso é feito chamando um método responsável por abrir o arquivo XML e recuperar as informações nas tags. Na tag id encontra-se a informação do identificador do serviço. Com esse identificador é possível acionar o método responsável por verificar se o serviço consta na base de conhecimento. Em caso do serviço estar previsto este é executado. A partir daí, com o serviço iniciado, é invocado método responsável por tratar o objeto de acordo com a especificação do serviço requerido. Esse método é executado na camada

4 Inference Machine, que consiste em outra classe responsável pela identificação do objeto e do processamento do mesmo. Por fim, foi desenvolvida uma aplicação cliente na linguagem de programação JAVA. Esta aplicação tem a finalidade de comunicar com o servidor de workflow e inferir serviços, bem como ser uma interface de usuário com o servidor. A aplicação cliente recebe os parâmetros fornecidos pelo usuário, gera os arquivos XML conforme o serviço solicitado e o padrão das mensagens. Após o arquivo XML com a mensagem ser gerado este é enviado ao servidor para ser executado. A figura 4 mostra a tela principal da aplicação onde é possível criar um novo prontuário e a figura 5 apresenta a tela de edição de prontuário, ambas no cliente Java. Figura 4. Tela da aplicação desenvolvida em JAVA 4 Resultados e Discussão Ao concluir o projeto os objetivos propostos foram alcançados com a implementação das camadas Inference Machine e Message Service Element na linguagem de programação C++. Como forma de validação foi definido e codificado alguns serviços para servir de validação para o funcionamento das camadas. Os serviços codificados foram: Criar um novo prontuário eletrônico de paciente, editar o prontuário do paciente e anexar exames ao prontuário. Os serviços foram criados para simular o funcionamento da implementação em uma clínica, no entanto, podem ser acrescentados quaisquer outros serviços que se façam necessários, desde que, respeitadas as regras estabelecidas. A aplicação criada em JAVA serviu para simular a relação cliente-servidor e confirmar que os serviços funcionavam conforme o modelo proposto.

5 Figura 5. Tela de Edição do Prontuário. 5 Conclusão Este projeto, que é parte de um projeto maior, contribuiu para entender como os sistemas podem ajudar na organização e eficiência nos fluxos de trabalhos, mais especificadamente em um ambiente hospitalar. Os processos de criação de prontuário, até então feitos manualmente, podem ser automatizados utilizando técnicas de gerenciamento de workflow. Os objetivos propostos foram cumpridos, pois para que houvesse um bom resultado na implementação, o conhecimento sobre o modelo teórico de Servidor de SGW foi necessário. As implementações em C++ atenderam as especificações no modelo proposto. Como trabalhos futuros propõe-se realizar a implementação das camadas restantes no modelo concluindo a implementação de todo o SGW. Por outro lado, o desenvolvimento do cliente de workflow mais amplo e em conformidade com o modelo proposto. 6 Referências Bibliográficas WfMC - The Workflow management coalition. 01/10/2012. Acessado em RIBEIRO, M.; ANDRADE, R.; WANGENHEIM, A. v. Cyclops Workflow Server: Uma Proposta para um modelo de um servidor de fluxo de atividades médico-hospitalar. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software RIBEIRO, M.; WANGENHEIM, A. v. Extensão ao Modelo WfMC para Servidores de Workflow em Ambientes Hospitalares. Dissertação de Mestrado submetida ao Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina RIBEIRO, M., FERREIRA, L., ANDRADE, R., WANGENHEIM, A. V. Medical Workflow Management - Uma Proposta para Gerenciamento do Processo Hospitalar Utilizando a Tecnologia de Workflow Integrada ao Padrão DICOM. Anais do Congresso CBComp O presente trabalho foi realizado com apoio do CNPq, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Brasil.