Emissão de Laudos Automáticos à partir da Avaliação de Dinamometria Isocinética Utilizando uma Interface do Sistema Cybex

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1 Emissão de Laudos Automáticos à partir da Avaliação de Dinamometria Isocinética Utilizando uma Interface do Sistema Cybex Cássio Preis 1, Cezar A. Schipiura 2, Drª Vera L. Israel 3, Dr. Edson Emilio Scalabrin 4 1,2,3,4 Programa de Pós-graduação em Tecnologia em Saúde (PPGTS), 1,2 Mestrandos do PPGTS 3,4 Professores e Orientadores do PPGTS Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Brasil Resumo - Este artigo apresenta uma proposta de sistema que compõe laudos automaticamente utilizando-se do resultado de um exame elaborado por um equipamento de teste isocinético. O objetivo é construir uma interface que possibilite ao profissional combinar os laudos do equipamento coma as suas próprias conclusões, agilizando a emissão dos laudos finais. Não pretendemos emitir diagnósticos, mas interpretações dos resultados referentes ao exame, permitindo que os pacientes possam ser mais bem atendidos, do que tão somente pelo teste manual de força[5]. A obtenção do conhecimento se dá em duas fases, sendo uma no exame onde um agente captura os dados do equipamento e outra pelo enriquecimento da base pelo profissional que interage com o paciente. Finalizando, com base em templates, o segundo agente emite um relatório em formato PDF,com os laudos elaborados. Palavras-chave: Laudos Automáticos, Interface, Conclusões, Diagnóstico. Abstract This article presents a system proposal that composes findings automatically using the result of an examination elaborated for an equipment of isocinético test. The objective is to construct an interface that makes possible the professional to combine the findings of the equipment with its proper conclusions, speeding the emission of the final findings. We do not intend to emit diagnostic, but interpretations of the referring results to the examination, allowing that the patients can most be taken care of, of that so only for the manual test of strength[5 ]. The attainment of the knowledge if gives in two phases, being one in the examination where an agent one captures the data of the equipment and another one for the enrichment of the base for the professional who interacts with the patient. Finishing, on the basis of templates, as the agent emit a report in format pdf, with the elaborated findings. Key-words: Automatic Findings, Interface, Conclusions, Diagnostic. Introdução Os profissionais da área da Saúde percebem que necessitam urgentemente da compatibilização das tecnologias hoje disponíveis para avaliação situacionais de pacientes para que facilite uma análise em conjunto dos resultados obtidos. Poucos são os sistemas que se disponibilizam a realizar tal tarefa e daqueles que o fazem, não facilitam muito o trabalho do profissional que emprega muito tempo na operação dos sistemas para obter algum resultado. Além de serem poucos, a grande maioria não segue padrões de representações de dados como HL7, DICOM, SNOMED, LOINC, ICD [6], entre outros. Dificultam, assim, a interface com outros sistemas com os quais poderiam interagir para combinar conclusões. Propõe-se a criação de um sistema que, 1) através de um agente inteligente capture os dados gerados pelo equipamento, armazenados numa base de dados proprietária. O agente captura estes dados, armazenando-os numa base de conhecimento especialmente elaborado através de ontologias que representam as situações do mundo real. 2) Após a instanciação da base do conhecimento, um segundo agente abre uma interface com o profissional que tem a oportunidade de enriquecer esse conhecimento com informações da anamnese observados no paciente no momento do exame, ou reclamados por ele. Depois de elaborado e enriquecido o conhecimento, o sistema emite os laudos finais. Com esta facilidade, o profissional pode dedicar o seu tempo ao que é mais importante na realização do exame como a interação com o paciente, proporcionando, assim, atendimento a mais pacientes. O sistema proposto está relacionado às interpretações dos resultados referentes ao exame de dinamometria isocinética da articulação do joelho. Conhecer a capacidade real através da dinamometria isocinética traz dados precisos onde os indivíduos podem ser mais bem atendidos, do que tão somente pelo teste manual de força[5]. A elaboração dos laudos é feita a partir do pico de torque, trabalho e potência, valências mais avaliadas [2].

2 Metodologia Para construção do programa foram utilizados dados obtidos através da avaliação de dinamometria isocinética do sistema Cybex modelo Norm O paciente, orientado pelo profissional que o acompanha, submete-se a um protocolo de testes utilizando o equipamento no qual serão gerados dados com os resultados do exame. O lado dominante ou o lado não envolvido com patologia, ou lesão deve ser o primeiro a ser testado [4;1;2]. Para determinar o membro inferior dominante, pode ser perguntado com qual membro inferior o indivíduo chuta uma bola [3]. Os dados são gerados pela análise do sistema Cybex à partir da análise das ações e reações do paciente em relação ao equipamento. O sistema Cybex gera, então, um arquivo com os dados obtidos na análise. O agente do sistema, responsável pela interface, captura os dados emitidos em forma de percentuais e interpretandoos, gerará uma base de dados de resultados (percentuais de déficit relevantes, equilíbrio ou não da musculatura), mostrando o tipo de exame e data de execução. No final, com o auxílio do profissional construirá, dessa forma, um laudo técnico. Os resultados obtidos nesse laudo dizem respeito à força concêntrica. A avaliação isocinética ficará, nessa primeira etapa, em torno da articulação de joelho. Os resultados para construção do laudo serão confeccionados a partir dos seguintes dados: 1) Relação bilateral de grupo Flexor de joelho; 2) Relação bilateral de grupo Extensor de joelho e 3) relação Agonista (grupo flexor) / Antagonista (grupo extensor). A figura 1 exemplifica as etapas do funcionamento do processo de obtenção até a interpretação dos laudos. Abaixo divide-se a em tópicos a construção do sistema. 1) Dados recuperados pelo agente da Interface Paciente: Nome, Peso, se pratica atividade física (qual), Membro Dominante, Exame: Data da execução, Articulação, Modo do exame, Diagnóstico, Força Concêntrica: Movimento, Músculos envolvidos a) Flexores: Referentes à Força Máxima - Membro não Dominante ou Membro Envolvido, Déficit Referentes ao Trabalho - Membro Figura 1 - Geração dos laudos automáticos Referentes à Potência - Valor da Potência Aplicada (240 ou 300) /s, Membro b) Extensores: Referentes à Força Máxima - Membro não Dominante ou Membro Envolvido, Déficit. Referentes ao Trabalho - Membro Potência - Valor da Potência Aplicada (240 ou 300) /s, Membro Dominante ou Membro não Envolvido, Membro não Dominante ou Membro Envolvido, Déficit c) Relação Agonista/Antagonista (Informação Calculada na relação Flexores/Extensores) Referentes à Força Máxima Relação Membro Dominante ou Membro não Envolvido, Relação Membro não Dominante ou Membro Envolvido Referentes ao Trabalho - Relação Relação Membro não Dominante ou Membro Envolvido análise equipamento 2 Emissão de Laudos paciente profissional especialista anamnese sistema base de conhecimento de saúde laudo templates Observações Complementares As observações complementares acompanharão o relatório da conclusão do sistema Cybex logo abaixo de cada conclusão sobre os movimentos 3.1 (Flexores), 3.2 (Extensores) e 3.3 (Percentual de relação). Para elaborar essa observação, o sistema considerará as relações possíveis na comparação entre:

3 a) flexores (avaliação do peak torque= força pura; total work = trabalho e average power = potência) (até 10%) normal), b) extensores (avaliação do peak torque= força pura; total work = trabalho e average power = potência) (até 10%) normal) ou c) na relação flexores/ extensores (relação normal 50-70%) (avaliação da relação do pico de torque e trabalho) Para cada conclusão sobre essas relações, serão emitidas observações de acordo com as variáveis (força máxima, força média e potência) para déficits acima de 10%. 3 Laudos Finais Para emissão dos laudos finais, deverá haver uma participação do Profissional, informando alguns dados que, o equipamento, nem o sistema Cybex captura. São dados de anamnese, análise da reação do paciente em relação ao exame podendo ser observados pelo profissional como uma queda de pressão devido ao esforço excessivo ou ainda relatados pelo paciente como sentimento de dor ao movimentar, entre outros. A partir desse conhecimento, o sistema emitirá então suas conclusões: a) Sobre teste de movimentos de flexão e extensão; b) Configuração (forma) da curva do membro; c) Amplitude articular; d) Relação do grupo flexor; e) Déficits apresentados; f) Nível de relação entre Flexores e Extensores de acordo com o membro; g) Nível de Segurança recomendado de Atividade; h) Sugestões (de acordo com o profissional - campo aberto) 4 Etapas da geração do Laudo 4.1 Geração dos Dados Básicos para a elaboração do Conhecimento na Base de Dados a) O paciente interage com a máquina e como resultado dessa interação são elaborados dados da análise mecânica que serão capturados pelo sistema b) O paciente interage com o profissional especialista que, através das queixas do paciente e questionamentos a ele feitos, elabora dados da anamnese, informando-os ao sistema para complemento do laudo. 4.2 Geração de novas Instâncias de Conhecimentos na Base de Saúde a) Através de uma interface de counicação, o agente intercepta e interpreta os dados da análise melhorando o conhecimento com as novas instâncias b) O profissional informa os dados da anamnese, obtidos na observação da reação do paciente ao exame, suas queixas e respostas aos questionamentos do profissional, complementando o conhecimento do sistema 4.3 Elaboração dos Laudos médicos Através de templates em combinação com a Base de Conhecimentos elabora os laudos, emitindo um relatório de Avaliação Isocinética que será assinado pelo profissional. Resultados e Discussão 1 A utilização de Bases de Dados como Mecanismo de Geração de novos Conhecimentos por um Agente Inteligente 1.1 Definição de Base de Dados Segundo Date, Base de Dados é uma filosofia de armazenamento de dados que disponibiliza recursos de geração de informações atendendo as necessidades de cada usuário[7]. Entendamos Informação como "dados agrupados representando um determinado sentido". Por exemplo o número 37 em si não representa nada a não ser uma quantidade numérica (é um dado), já "47 graus" representa um resultado obtido pelo exame de PA (é uma informação). Portanto o Banco de Dados armazena os dados de todas as origens agrupando em tabelas (que representam entidades ou objetos específicos do mundo real), formando um conjunto representativo de um determinado domínio ou sistema (ex.: Saúde, Comercial, Empresarial, etc). Podemos citar como sistema de Saúde o controle epidemiológico a partir de dados coletados em um levantamento específico (investigação), sobre determinados fatores que geraram uma doença ou agravo em certa localidade ou faixa etária de pessoas. Os resultados das investigações serão formatados em terminologias e armazenados num Banco de Dados. 2.2 Facilidades proporcionadas pelas Bases de Dados Os dados armazenados são organizados por um programa denominado Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). Este sistema organiza as informações como citado acima e disponibiliza recursos de geração de Informações através de funções específicas e de uma linguagem de acesso denominada de SQL (Structure Query Language) [7]. Através das informações disponibilizadas pelo SGBD, podemos, com o auxílio de Sistemas

4 Inteligentes, tirar conclusões interessantes para auxiliar os profissionais dentro da sua área a tomar decisões sem se ater a determinadas tarefas que poderão ser automatizadas[7]. No exemplo supracitado do controle epidemiológico, os dados serão agrupados de acordo com a localidade, faixa etária, morbidade, mortalidade, letalidade, entre outros, formando as tabelas de controle para disponibilização das informações. Essas informações serão, então obtidas através de um relacionamento entre essas tabelas. 2.3 Conclusões obtidas através de um SGBD Essas informações possibilitam a eliminação de falhas humanas geradas devido ao estresse (causando esquecimento) devido a vasta extensão da área de saúde e a grande variedade de patogenias que possuem manifestações similares. Retornando ao nosso exemplo, o SGBD possibilitará ao controle epidemiológico: a) reunir informações necessárias para o controle da doença; b) processar, analisar, catalogar e interpretar os dados (gerar informações); c) proceder as recomendações pertinentes no sentido da tomada das ações para controle da doença; d) facilitar a divulgação sobre doença e o resultado das medidas aplicadas; e outros. Dentre os recursos que um profissional da área de saúde poderá ter disponibilizado nas suas tarefas diárias podemos citar: a) laudos automáticos; b) sugestão de anamnese; c) sugestão de medicação; d) interação medicamentosa; e) sugestão de exames; entre outros Os dados que serão armazenados nas Bases de Dados do sistema desenvolvido estão descritos no item Dados recuperados pelo agente da Interface. 3 Instanciação das Ontologias na Base do Conhecimento Instanciar uma descrição Ontológica é melhorar o conhecimento com um novo caso que será analisado para futuras tomadas de decisão[8,9]. 3.1 As Instâncias Uma instância é uma representação física de uma descrição ontológica de um objeto ou entidade do conhecimento[8,9]. Por exemplo: a) Entidade do conhecimento: Paciente b) Representação Ontológica: Paciente tem nome, tem endereço, tem pai, tem mãe, tem pressão arterial, tem filhos, tem conjuge, etc... c) Instanciação: nome: Joaquim José da Silva Xavier endereço: rua Ouro Preto, número: 200 pai: José Joaquim Xavier mãe: Maria da Silva Pressão Arterial: 120/080 filhos: 03 conjuge: Solteiro 4 Obtenção de dados da Análise Mecânica pelo agente de Interface A geração dos dados pelo equipamento será transmitida através da rede conectada ao equipamento para o sistema. Ao receber os dados o agente interpreta os dados gravando-os na base do conhecimento. Interface, portanto é o sistema ou agente que gerencia a toda a troca de dados (recepção/envio) com outro sistema ou o meio externo. Pode ser entre dois sistemas automatizados ou não, ou então com o meio externo ao computador. Por exemplo, a transmissão de dados via Internet, via rede empresarial caracterizam-se como troca de dados entre sistemas. Como meio externo podemos citar impressoras, vídeo (transmissão) ou teclado, mouse (recepção). 5 Utilização de Templates padrões para geração dos Laudos Finais Os templates utilizados são formatos padronizados de Laudos sem dados, somente estipulando a seqüência das informações que serão embutidas para formatação das frases[10]. Tomemos como exemplo os seguintes laudos obtidos através de um só template: Apresentou relação bilateral em grupo flexor de joelho dentro de parâmetros considerados normais. Apresentou déficit de força pura (10%) em grupo flexor de joelho no membro direito. Apresentou déficit de força pura (10%) em grupo flexor de joelho no membro esquerdo. Percebamos a padronização entre eles de tal maneira que poderíamos escrevê-los assim laudo Apresentou [apresentação] em grupo flexor de [grupo flexor] [situação]. Um template pode ser preenchido por dados encontrados na Base de Conhecimento ou por outro template, o que é definido na sua elaboração. Na elaboração dos templates identifica-se, então, quais são preenchidos por templates ou dados,

5 criando os templates intermediários da seguinte maneira: apresentação [apresent] [apresent] ( [percentual] %) Conclusões [apresent] ( [percentual] %) e [apresent] ( [percentual] %) A utilização do sistema agiliza, todo o processo de construção do laudo. Com isso, maior número de avaliações podem ser realizadas, aumentando a performance e ou lucratividade do serviço. Considerando até o momento uma primeira etapa, o sistema faz com que haja menor gasto energético e tempo despendido pelo profissional que executa os testes. Outros resultados já foram obtidos com o sistema, como por exemplo a criação de um banco de curvas, demonstradas no dinamômetro, que possibilitarão uma criação de curvas normativas populacionais. Infere-se, então, a prevenção de determinadas patologias com o teste precoce e até mesmo a identificação de anomalias nessa curva que o profissional especialista não tem condição de observar quando fornece o laudo proveniente do exame isocinético. Esse banco de dados permitirá também, em outras fases, uma soma de dados provenientes de outros dados de outros dinamômetros. Referências 1 DVIR Z. (1995). Isokinetics: muscle testing, interpretation and clinical applications. New York: Churchill Livingstone. 2 PERRIN D H. (1993). Isokinetic exercise and assessment. Champaingn: Human Kinetics. 3 SCHMITZ R J; WESTWOOD K C. (2001). Knee extensor eletromyographic activity-to-work ratio is greater with isotonic than isokinetic contractions. Journal of Athletic Training. v.36, n.4, p , dec. 4 Norm. testing and rehabilitation system user s guide. (1996). Cybex International. New York. 5 ANDERSEN H; JAKOBSE J. (1997). A comparative study of isokinetic dynamometry and manual muscle testing of ankle dorsal and plantar flexors and knee extensors and flexors. European Neurology.v.37, n. 4, p , may. 6 SNOMED INTERNATIONAL. The Systematized Nomenclature of Medicine. Disponível em: < Visualizado em 20 Abril DATE C J. (2000). Introdução a Sistemas de Banco de Dados. 7ªed. Rio de Janeiro: Publicare consultoria e serviços. 8 ARARIBÓIA G. (1988). Inteligência Artificial: Um curso prático. Livros Técnicos e Científicos Editora Ltda: Rio de Janeiro. 9 RICH E (1994). Inteligência Artifical.. 2ª ed. São Paulo: Makron Books do Brasil Editora Ltda. 10 SCHANK R C; RIESBACK C K. (1981). Inside Computer Understanding. New Jersey: Laurence Erlbaum Associates. Contato Cássio Preis. Formado em Fisioterapia pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná- PUCPR. Mestrando em Tecnologia em Saúde PUC-PR. Responsável pelos Centros de Dinamometria Isocinética e Baropodometria da Clínica de Fisioterapia da PUCPR. Endereço: R. David Carneiro, 328 apto 902, Bairro São Francisco. Cep: Curitiba Paraná Brasil. Telefone: (041) ; ; cassio.preis@pucpr.br. Cezar Augusto Schipiura. Formado em Tecnologia da Informação pela Faculdade SPEI, Especialista em Sistemas de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Paraná, MBA em Administração de Empresas e Negócios pela Fundação Getúlio Vargas. Mestrando em Tecnologia em Saúde PUCPR. Professor Universitário de Informática e Administração nas Faculdades Pitágoras, ESEEI e Martinus. Endereço: R. Estados Unidos, 1588 apto 204, Bairro Bacacheri. Cep: Curitiba Paraná Brasil. Telefone: cezarschp@yahoo.com.br.