Pervasive patient timeline

Abstract

Em Medicina Intensiva, a apresentação de informação médica nas Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) é feita de diversas formas (gráficos, tabelas, texto, …), pois depende do tipo de análises realizadas, dos dados recolhidos em tempo real pelos sistemas de monitorização, entre outros. A forma como é apresentada a informação pode dificultar a leitura da condição clínica dos doentes por parte dos profissionais de saúde, principalmente quando há a necessidade de um cruzamento entre vários tipos de dados clínicos/fontes de informação. A evolução das tecnologias para novos padrões como a ubiquidade e o pervasive torna possível a recolha e o armazenamento de vários tipos de informação, possibilitando um acesso em temporeal sem restrições de espaço e tempo. A representação de timelines em papel transformou-se em algo desatualizado e por vezes inutilizável devido às diversas vantagens da representação em formato digital. O uso de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (SADC) em UCI não é uma novidade, sendo que a sua principal função é facilitar o processo de tomada de decisão dos profissionais de saúde. No entanto, a associação de timelines a SADC, com o intuito de melhorar a forma como a informação é apresentada, é uma abordagem inovadora, especialmente nas UCI. Este trabalho procura explorar uma nova forma de apresentar a informação relativa aos doentes, tendo por base o espaço temporal em que os eventos ocorrem. Através do desenvolvimento de uma Pervasive Patient Timeline interativa, os profissionais de saúde terão acesso a um ambiente, em tempo real, onde podem consultar o historial clínico dos doentes, desde a sua admissão na unidade de cuidados intensivos até ao momento da alta. Torna-se assim possível visualizar os dados relativos a sinais vitais, análises clínicas, entre outros. A incorporação de modelos de Data Mining (DM) produzidos pelo sistema INTCare é também uma realidade possível, tendo neste âmbito sido induzidos modelos de DM para a previsão da toma de vasopressores, que foram incorporados na Pervasive Patient Timeline. Deste modo os profissionais de saúde passam assim a ter uma nova plataforma capaz de os ajudar a tomarem decisões de uma forma mais precisa.

In Intensive Care Medicine, the presentation of medical information in the Intensive Care Units (ICU) is done in many shapes (graphics, tables, text,…). It depends on the type of exams executed, the data collected in real time by monitoring systems, among others. The way in which information is presented can make it difficult for health professionals to read the clinical condition of patients. When there is the need to cross between several types of clinical data/information sources the situation is even worse. The evolution of technologies for emerging standards such as ubiquity and pervasive makes it possible to gather and storage various types of information, thus making it available in real time and anywhere. Also with the advancement of technologies, the representation of timelines on paper turned into something outdated and sometimes unusable due to the many advantages of representation in digital format. The use of Clinical Decision Support Systems (CDSS) is not a novelty, and its main function is to facilitate the decision-making process, through predictive models, continuous information monitoring, among others. However, the association of timelines to CDSS, in order to improve the way information is presented, is an innovative approach, especially in the ICU. This work seeks to explore a new way of presenting information about patients, based on the time frame in which events occur. By developing an interactive Pervasive Patient Timeline, health professionals will have access to an environment in real time, where they can consult the medical history of patients. The medical history will be available from the moment in which patients are admitted in the ICU until their discharge, allowing health professionals to analyze data regarding vital signs, medication, exams, among others. The incorporation of Data Mining (DM) models produced by the INTCare system is also a reality, and in this context, DM models were induced for predicting the intake of vasopressors, which were incorporated in Pervasive Patient Timeline. Thus health professionals will have a new platform that can help them to make decisions in a more accurate manner.