Improving clinical problem list with evidence based medicine, patient oriented medical records and intelligence

dc.contributor.advisorMachado, José Manuelpor
dc.contributor.advisorAbelha, Antóniopor
dc.contributor.authorCoimbra, Ana Cecília Sousa Rochapor
dc.date.accessioned2022-01-04T16:12:28Z
dc.date.available2022-01-04T16:12:28Z
dc.date.issued2021-05-07
dc.date.submitted2021
dc.description.abstractAs listas de problemas clínicos são muito importantes na prestação de cuidados de saúde, principalmente em termos de precisão. A presente tese tem como base um conjunto de estudos realizados no Centro Hospitalar Universitário do Porto, onde o principal objetivo é o de melhorar as listas de problemas clínicos. O primeiro estudo foca-se nos passos iniciais do desenvolvimento de um sistema de registo clínico inovador que utiliza openEHR e terminologia SNOMED CT. Este sistema irá permitir a criação de registos estruturados através da utilização de arquétipos, terá também definidos protocolos baseados nas guidelines HL7 versão 3. O segundo e terceiro estudo centram-se na codificação dos relatórios de alta. A codificação dos relatórios de alta permite um melhor agrupamento de episódios nos Grupo de Diagnóstico Homogéneos, daí a importância de tornar este processo o mais eficiente possível e com o mínimo de erros. Deste modo foi desenvolvida uma plataforma para que os médicos possam facilmente codificar os referidos episódios, tendo em background processos de gestão para auxiliar o workflow de todo o processo de codificação. O quarto e último estudo refere-se ao desenvolvimento de uma plataforma capaz de disponibilizar consentimentos informados personalizados, onde os médicos podem adaptar os consentimentos aos diferentes tipos de casos que encontram. A metodologia adotada é a Design Science Research (DSR) suportada por uma filosofia pragmática. Ao longo do desenvolvimento do projeto um conjunto de grupos de foco irão contribuir para a continua avaliação do sistema.por
dc.description.abstractThe clinical problems list is very important in the provision of health care, mainly in terms of accuracy. This thesis is based on a set of studies carried out at the Centro Hospitalar Universitário do Porto where the main objective is improving the lists of clinical problems. The first study focuses on the initial steps of developing an innovative clinical record system that uses openEHR and SNOMED CT terminology. This system will allow the creation of structured records through the use of archetypes, it will also have defined protocols based on the guidelines HL7 version 3. The second and third studies focus on the codification of discharge reports. The codification of discharge reports allows for a better grouping of episodes in the Homogeneous Diagnostic Groups, hence the importance of making this process as efficient as possible and with the minimum of errors. In this way, a platform was developed so that doctors can easily code these episodes, with management processes in the background to assist the workflow of the entire coding process. The fourth and final study refers to the development of a platform capable of providing personalized informed consent where doctors can adapt the consent to the different types of cases they encounter. The methodology adopted is Design Science Research (DSR) supported by a pragmatic philosophy. Throughout the development of the project, a set of ´focus groups will contribute to the continuous evaluation of the system.por
dc.identifier.tid101644752por
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/75189
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/por
dc.subjectArquétipospor
dc.subjectConsentimento informadopor
dc.subjectICD-10-CM/PCSpor
dc.subjectLista de problemas clínicospor
dc.subjectMachine learningpor
dc.subjectArchetypespor
dc.subjectClinical problem listpor
dc.subjectInformed consentpor
dc.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Médicapor
dc.titleImproving clinical problem list with evidence based medicine, patient oriented medical records and intelligencepor
dc.typedoctoralThesiseng
dspace.entity.typePublicationen
sdum.degree.gradeMuito bompor
sdum.uoeiEscola de Engenhariapor
thesis.degree.grantorUniversidade do Minhopor
thesis.degree.namePrograma Doutoral em Engenharia Biomédicapor

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