A decision support system based on guidelines with conflict resolution features

Abstract

Atualmente no setor da saúde, existe uma crescente necessidade de sistemas que sejam mais interativos, pervasivos eficazes no suporte à decisão clínica. Além disso, faltam sistemas capazes de fornecer suporte à decisão clínica, através de recomendações especificas para cada paciente e que se baseiam em versões de protocolos clínicos para interpretação automática. Alguns desafios à modelação de Computer-Interpretable Guidelines (CIGs) surgiram, dificultando a representação computacional de protocolos clínicos e a sua respetiva integração em Sistemas de Apoio à Decisão Clínica . Esses desafios são a modelação, reutilização e combinação de conhecimento, representação de informação temporal, criação, edição e execução de protocolos clínicos e a identificação automática de conflitos e interações entre recomendações bem como a sua mitigação. Embora as soluções atuais ofereçam ferramentas para criar e executar protocolos clínicos, elas carecem em funcionalidades como agendamento e gestão temporal de protocolos clínicos, combinação de protocolos clínicos, identificação automática e mitigação de conflitos entre diferentes protocolos clínicos e ferramentas user-friendly para criação e edição de CIGs. Outros sistemas, apesar de apresentarem várias funcionalidades e ferramentas, são difíceis de usar, com interfaces complicadas e não intuitivas, o que os torna menos adequados para o uso diário em um ambiente tão complicado que é uma unidade de saúde. Como meio de resolver esta questão, o presente trabalho de doutoramento propõe um método que identifica e mitiga automaticamente os potenciais conflitos ou interações comuns que podem ocorrer ao combinar os diferentes protocolos para pacientes multimórbidos. Além disso, esta abordagem oferece a possibilidade de gerir a criação e edição de CIGs, bem como fornece mecanismos para integrar e codificar recomendações de CIG na rotina diária dos profissionais de saúde.

Currently, in the health sector, there is a growing need for systems that are more interactive, pervasive, and effective in clinical decision support. Also, there is a lack of systems capable of providing decision support through patientspecific recommendations based on Clinical Practice Guideline (CPG) versions for automatic interpretation. Some challenges to CIGs modelling have arisen, making it difficult to represent clinical protocols computationally and integrate them in Clinical Decision Support Systems (CDSSs). These challenges are modelling, reusing and combining the knowledge, representation of temporal information, creation, editing, and execution of CPGs and the automatical identification of recommendation conflicts and interactions and their respective mitigation. Although current solutions offer tools to create and execute CPGs, they lack in functionalities such as scheduling and temporal management, the combination of knowledge from multiple CPGs, automatical identification and mitigation of conflicts among different CPGs, and user-friendly tools to create and editing of CIGs. Others, despite being filled with many functionalities and tools, are difficult to use, with complicated and non-intuitive interfaces, which makes them less suitable for daily use in such a complicated environment that is a health facility. As a means to solve this issue, this doctoral work proposes a method that automatically identifies and mitigates the common potential conflicts or interactions that can happen when merging CPGs for multimorbid patients. Furthermore, this approach offers the possibility of managing the creation and editing of CIGs as well as provide mechanisms for integrating and scheduling CIG recommendations in the daily routine of health care professionals.