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https://hdl.handle.net/1822/48713
Título: | Clinical decision support: Knowledge representation and uncertainty management |
Autor(es): | Oliveira, Tiago José Martins |
Orientador(es): | Novais, Paulo Neves, José |
Data: | 17-Mar-2017 |
Resumo(s): | Decision-making in clinical practice is faced with many challenges due to the inherent risks
of being a health care professional. From medical error to undesired variations in clinical
practice, the mitigation of these issues seems to be tightly connected to the adherence to
Clinical Practice Guidelines as evidence-based recommendations
The deployment of Clinical Practice Guidelines in computational systems for clinical
decision support has the potential to positively impact health care. However, current approaches
to Computer-Interpretable Guidelines evidence a set of issues that leave them
wanting. These issues are related with the lack of expressiveness of their underlying models,
the complexity of knowledge acquisition with their tools, the absence of support to
the clinical decision making process, and the style of communication of Clinical Decision
Support Systems implementing Computer-Interpretable Guidelines. Such issues pose as
obstacles that prevent these systems from showing properties like modularity, flexibility,
adaptability, and interactivity. All these properties reflect the concept of living guidelines.
The purpose of this doctoral thesis is, thus, to provide a framework that enables the
expression of these properties.
The modularity property is conferred by the ontological definition of Computer-Interpretable
Guidelines and the assistance in guideline acquisition provided by an editing tool,
allowing for the management of multiple knowledge patterns that can be reused. Flexibility
is provided by the representation primitives defined in the ontology, meaning that the
model is adjustable to guidelines from different categories and specialities.
On to adaptability, this property is conferred by mechanisms of Speculative Computation,
which allow the Decision Support System to not only reason with incomplete information
but to adapt to changes of state, such as suddenly knowing the missing information.
The solution proposed for interactivity consists in embedding Computer-Interpretable
Guideline advice directly into the daily life of health care professionals and provide a set of
reminders and notifications that help them to keep track of their tasks and responsibilities.
All these solutions make the CompGuide framework for the expression of Clinical Decision
Support Systems based on Computer-Interpretable Guidelines. A tomada de decisão na prática clínica enfrenta inúmeros desafios devido aos riscos inerentes a ser um profissional de saúde. Desde o erro medico até às variações indesejadas da prática clínica, a atenuação destes problemas parece estar intimamente ligada à adesão a Protocolos Clínicos, uma vez que estes são recomendações baseadas na evidencia. A operacionalização de Protocolos Clínicos em sistemas computacionais para apoio à decisão clínica apresenta o potencial de ter um impacto positivo nos cuidados de saúde. Contudo, as abordagens atuais a Protocolos Clínicos Interpretáveis por Maquinas evidenciam um conjunto de problemas que as deixa a desejar. Estes problemas estão relacionados com a falta de expressividade dos modelos que lhes estão subjacentes, a complexidade da aquisição de conhecimento utilizando as suas ferramentas, a ausência de suporte ao processo de decisão clínica e o estilo de comunicação dos Sistemas de Apoio à Decisão Clínica que implementam Protocolos Clínicos Interpretáveis por Maquinas. Tais problemas constituem obstáculos que impedem estes sistemas de apresentarem propriedades como modularidade, flexibilidade, adaptabilidade e interatividade. Todas estas propriedades refletem o conceito de living guidelines. O propósito desta tese de doutoramento é, portanto, o de fornecer uma estrutura que possibilite a expressão destas propriedades. A modularidade é conferida pela definição ontológica dos Protocolos Clínicos Interpretáveis por Maquinas e pela assistência na aquisição de protocolos fornecida por uma ferramenta de edição, permitindo assim a gestão de múltiplos padrões de conhecimento que podem ser reutilizados. A flexibilidade é atribuída pelas primitivas de representação definidas na ontologia, o que significa que o modelo é ajustável a protocolos de diferentes categorias e especialidades. Quanto à adaptabilidade, esta é conferida por mecanismos de Computação Especulativa que permitem ao Sistema de Apoio à Decisão não só raciocinar com informação incompleta, mas também adaptar-se a mudanças de estado, como subitamente tomar conhecimento da informação em falta. A solução proposta para a interatividade consiste em incorporar as recomendações dos Protocolos Clínicos Interpretáveis por Maquinas diretamente no dia a dia dos profissionais de saúde e fornecer um conjunto de lembretes e notificações que os auxiliam a rastrear as suas tarefas e responsabilidades. Todas estas soluções constituem a estrutura CompGuide para a expressão de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica baseados em Protocolos Clínicos Interpretáveis por Máquinas. |
Tipo: | Tese de doutoramento |
Descrição: | Programa Doutoral em Engenharia Biomédica |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/48713 |
Acesso: | Acesso aberto |
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