Decision support in obstetrics and gynecology

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Informática Médica)Hoje em dia, a tomada de decisões de forma rápida e eficaz é essencial nas organizações de saúde. Neste sentido, surgem os Sistemas de Apoio à Decisão, as plataformas de Business Intelligence e os Sistemas de Recomenda ção. De forma a apoiar a decisão no âmbito da ginecologia e obstetrícia, no Centro Materno Infantil do Porto para além de existir o Processo Clínico Eletrónico, encontra-se também implementado um sistema de pré-triagem que permite distinguir as utentes em dois níveis (Urgência e Consulta). No âmbito desta dissertação e tendo por base os sistemas existentes, foi realizado um projeto com o objetivo de extrair conhecimento de uma forma automática e em tempo real e desenvolver um sistema de prioridades para a triagem obstétrica. Este projeto seguiu a metodologia de investigação Design Research, cujo objetivo é orientar e validar a construção de artefactos. Neste sentido, foi desenvolvida e implementada uma plataforma de Business Intelligence e elaborada uma proposta de um sistema prioridades de triagem obstétrica. No primeiro caso, a plataforma desenvolvida permite obter indicadores em duas vertentes: indicadores de monitorização do sistema de pré-triagem existente e indicadores obstétricos. No total, foram produzidos cerca de 50 indicadores. A nível técnico foi seguida a metodologia de Kimball e foi utilizado o Pentaho Community Edition como ferramenta Open Source de Business Intelligence, que lhe conferiu várias características, entre elas, o Pervasive. Em relação ao segundo artefacto, inicialmente, procedeu-se à exploração, validação e divulgação do sistema de pré-triagem para a comunidade médica e científica. Numa fase posterior foram desenvolvidos modelos de Data Mining, que permitiram aferir se o sistema de pré-triagem estava calibrado para triar utentes em dois níveis (acuidades superiores a 81,75%). Foi também desenvolvido um algoritmo de simulação que permitiu aferir se seria necessário e viável o sistema de pré-triagem evoluir para um sistema de triagem de prioridades com triagem de 5 níveis. Por último, foi desenvolvida e apresentada uma proposta de um sistema de triagem prioridades obstétrica. Após validação dos artefactos produzidos com as equipas clínica, verifcou-se que este trabalho contribui para o apoio à decisão nas áreas abordadas.Nowadays, making decisions quickly and e ffectively it is essential in healthcare organizations. In this sense, arise Decision Support Systems, Business Intelligence platforms and Recommender Systems. In order to support clinical and management decisions in gynaecology and obstetrics in Centro Materno Infantil do Norte beyond the existence of the Electronic Health Record, it was also implemented the pre-triage system allowing health professionals to distinguish between two levels (Emergency and Output Patients). Within the scope of this thesis and based on the existing systems it was carried out a project with the goal to extract knowledge in an automated way and in real time and develop a priority triage system for obstetric. This project followed the research Design Research methodology, whose purpose is to guide and validate the construction of artefacts. In this sense, it was developed and implemented a platform for Business Intelligence and elaborated a proposal of a obstetric triage priorities system. In the fi rst case, the platform allows obtaining indicators in two areas: indicators for monitoring the existing pretriage system and obstetric indicators. In total they were produced about 50 indicators. In the technical level it was followed the Kimball methodology and it was used the Pentaho Community Edition as Open Source Business Intelligence tool, which gave to the platform several characteristics (e.g Pervasive). On the second artefact, initially it was conducted the exploration, validation and dissemination of pre-triage system for the medical and scientifi c community. At a later stage, they were induced data mining models, which allowing to conclude that the pre-triage system is calibrated to triage patients on two levels (higher than 81.75 % ) but it was also found that this system needs some improvements. In this way, it was developed a simulation algorithm, that allowed to assess and analyse the viability of the pre-triage system be improved to a five leaves priority system. Finally, it was developed and presented a proposal for a obstetric triage priorities system. The artefacts produced ware validate with the clinical teams, where they assess the work quality and proved that this work contributes to decision support in the areas addressed