Desenvolvimento e avaliação de ferramentas computacionais para triagem automática de sujeitos de pesquisa / Development and evaluation of computational tools for automatic selection of research subjects
São Paulo; s.n; 2014. 95 p. ilus, tab, quadros.
Tese
em Português
| LILACS, Inca
| ID: lil-756704
RESUMO
O sucesso de um projeto de pesquisa em medicina depende do recrutamento de um número suficiente de participantes de pesquisa. Um dos desafios para atingir a quantidade adequada é como utilizar dados de prontuário eletrônico para acelerar a avaliação de pacientes. Atualmente, isto é feito por revisão manual dos prontuários, um processo demorado e propenso a erros. Neste trabalho, especificamos e implementamos Ontocloud, um sistema de integração de dados baseado reescrita de consultas e em ontologias, com capacidade de inferência, para seleção de pacientes que atendam a critérios clínicos utilizando dados de prontuário eletrônico. Aplicamos este sistema a um estudo clínico real, conduzido no A.C. Camargo Cancer Center, e verificamos que atendeu a todos os critérios especificados e resolveu adequadamente o problema de seleção de participantes de pesquisa. Ainda, mostramos que sua performance é compatível com sistemas de integração similares...
ABSTRACT
A successful medical research project is entirely dependent on enough subjects being recruited. Among the challenges to achieve recruitment target, using avaliable data from electronic medical records to speed up the patient identification process. In this thesis, we specified and implemented Ontocloud, a query-rewriting, inference capable, ontology based data integration system, for selection of patients meeting clinical criteria using electronic medical records data. We applied it to a real clinical trial conducted at the AC Camargo Cancer Center and verified that it fulfilled all specified requirements, effectively solving the research subject selection problem. Also, we showed that Ontocloud performance is compatible with similar data integration systems...
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Inteligência Artificial
/
Sistemas Computadorizados de Registros Médicos
/
Integração de Sistemas
/
Seleção de Pacientes
Tipo de estudo:
Guia de Prática Clínica
/
Estudo prognóstico
/
Estudo de rastreamento
Limite:
Humanos
Idioma:
Português
Ano de publicação:
2014
Tipo de documento:
Tese
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