Monitorização e prevenção em plataformas de interoperabilidade hospitalar

Abstract

A implementação da interoperabilidade nos Sistemas de Informação Hospitalar (SIH) é cada vez mais um requisito e não uma opção. A Agência para a Integração, Difusão e Arquivo de Informação Médica e Clínica (AIDA) consiste numa plataforma de interoperabilidade hospitalar desenvolvida por investigadores da Universidade do Minho e que se encontra instalada no Centro Hospitalar do Porto (CHP). A AIDA assegura a interoperabilidade entre os SIH e para alémdisto, assegura também a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados. A AIDA deve possuir um elevado nível de disponibilidade e um funcionamento eficiente 24 horas por dia. Um pequeno período de paragem poderá trazer graves consequências para a qualidade dos serviços prestados. Esta plataforma possui mecanismos de recuperação e tolerância de falhas, contudo devido à sua elevada importância, é preciso agir antes da ocorrência das falhas, evitando sérios danos. Os processos de monitorização e prevenção de falhas devem ser implementados nos “órgãos vitais” da AIDA, que são as base de dados, máquinas e agentes inteligentes. Uma vez que a prevenção de falhas em base de dados da AIDA já ter sido alvo de estudo, esta dissertação aborda a monitorização e prevenção de falhas nas máquinas e agentes. Para prever as falhas, foram criados modelos baseados no Modified Early Warning Score (MEWS). Este modelo através da recolha frequente dos valores dos sinais vitais, calcula um conjunto de scores para determinar o nível de risco a que o paciente está submetido. Foram desenvolvidos sistemas de monitorização de prevenção para as máquinas e agentes que permitem não só prevenir falhas, mas também observar e avaliar o comportamento destes componentes através de dashboards de monitorização. A prevenção de falhas nos agentes foi baseada na frequência com que estes registam as suas atividades nos seus ficheiros log, enquanto que para as máquinas a prevenção foi baseada em indicadores de desempenho como a memória e o CPU. Apurou-se que os componentes, em geral, encontram-se com os seus principais recursos bem balanceados e que os sistemas de prevenção desenvolvidos detetaram situações críticas com sucesso, contribuindo para um aumento da integridade e disponibilidade da AIDA do CHP.

Implementing interoperability in Health Information Systems (HIS) it is increasingly a requirement rather than an option. The Agency for Integration, Diffusion and Archive of medical information (AIDA) is an interoperability healthcare platform developed by researchers at the Minho University and it is installed in the Centro Hospitalar do Porto (CHP). AIDA ensures the interoperability among HIS and besides this, it also ensures the confidentiality, integrity and availability of data. AIDA should have a high level of availability and an efficient operation 24 hours a day. A small stop period will be able to bring serious consequences for the quality of services provided. This platform has mechanisms for fault tolerance and recovery, however due to its high importance, it is needed to act before the occurrence of faults, avoiding serious damage. The processes of monitoring and failure prevention should be implemented in the AIDA’s “vital organs”, which are the databases, machines and intelligent agents. Once the prevention of failures in the AIDA’s database has already been studied, this dissertation addresses monitoring and preventing failures in machines and agents. To forecast faults, models were created based on Modified Early Warning Score (MEWS). This model through the frequent collection of values of vital signs, calculates a set of scores to determine the level of risk to which the patient is subjected. Monitoring and prevention systems were developed for machines and agents, which allow not only prevent faults, but also watch and evaluate the behaviour of these components through monitoring dashboards. The prevention of failures in agents was based on the frequency that they record their activities in their log files, while for the machines prevention was based on performance indicators such as memory and CPU. It was found that components, in general, are with their main resources well balanced and the prevention systems developed detected critical situations successfully, contributing to an increase in the integrity and availability of AIDA in CHP.