Electronic health records for mobile citizens: a secure and collaborative architecture

Durante as ultimas décadas, os registos de saúde eletrónicos (EHR) têm evoluído para se adaptar a novos requisitos. O cidadão tem-se envolvido cada vez mais na prestação dos cuidados médicos, sendo mais pró ativo e desejando potenciar a utilização do seu registo. A mobilidade do cidadão trouxe mais desafios, a existência de dados dispersos, heterogeneidade de sistemas e formatos e grande dificuldade de partilha e comunicação entre os prestadores de serviços. Para responder a estes requisitos, diversas soluções apareceram, maioritariamente baseadas em acordos entre instituições, regiões e países. Estas abordagens são usualmente assentes em cenários federativos muito complexos e fora do controlo do paciente. Abordagens mais recentes, como os registos pessoais de saúde (PHR), permitem o controlo do paciente, mas levantam duvidas da integridade clinica da informação aos profissionais clínicos. Neste cenário os dados saem de redes e sistemas controlados, aumentando o risco de segurança da informação. Assim sendo, são necessárias novas soluções que permitam uma colaboração confiável entre os diversos atores e sistemas. Esta tese apresenta uma solução que permite a colaboração aberta e segura entre todos os atores envolvidos nos cuidados de saúde. Baseia-se numa arquitetura orientada ao serviço, que lida com a informação clínica usando o conceito de envelope fechado. Foi modelada recorrendo aos princípios de funcionalidade e privilégios mínimos, com o propósito de fornecer proteção dos dados durante a transmissão, processamento e armazenamento. O controlo de acesso _e estabelecido por políticas definidas pelo paciente. Cartões de identificação eletrónicos, ou certificados similares são utilizados para a autenticação, permitindo uma inscrição automática. Todos os componentes requerem autenticação mútua e fazem uso de algoritmos de cifragem para garantir a privacidade dos dados. Apresenta-se também um modelo de ameaça para a arquitetura, por forma a analisar se as ameaças possíveis foram mitigadas ou se são necessários mais refinamentos. A solução proposta resolve o problema da mobilidade do paciente e a dispersão de dados, capacitando o cidadão a gerir e a colaborar na criação e manutenção da sua informação de saúde. A arquitetura permite uma colaboração aberta e segura, possibilitando que o paciente tenha registos mais ricos, atualizados e permitindo o surgimento de novas formas de criar e usar informação clínica ou complementar.

Contributos para a eficácia do clustering usando o tagging social

Nos últimos anos temos vindo a assistir a uma mudança na forma como a informação é disponibilizada online. O surgimento da web para todos possibilitou a fácil edição, disponibilização e partilha da informação gerando um considerável aumento da mesma. Rapidamente surgiram sistemas que permitem a coleção e partilha dessa informação, que para além de possibilitarem a coleção dos recursos também permitem que os utilizadores a descrevam utilizando tags ou comentários. A organização automática dessa informação é um dos maiores desafios no contexto da web atual. Apesar de existirem vários algoritmos de clustering, o compromisso entre a eficácia (formação de grupos que fazem sentido) e a eficiência (execução em tempo aceitável) é difícil de encontrar. Neste sentido, esta investigação tem por problemática aferir se um sistema de agrupamento automático de documentos, melhora a sua eficácia quando se integra um sistema de classificação social. Analisámos e discutimos dois métodos baseados no algoritmo k-means para o clustering de documentos e que possibilitam a integração do tagging social nesse processo. O primeiro permite a integração das tags diretamente no Vector Space Model e o segundo propõe a integração das tags para a seleção das sementes iniciais. O primeiro método permite que as tags sejam pesadas em função da sua ocorrência no documento através do parâmetro Social Slider. Este método foi criado tendo por base um modelo de predição que sugere que, quando se utiliza a similaridade dos cossenos, documentos que partilham tags ficam mais próximos enquanto que, no caso de não partilharem, ficam mais distantes. O segundo método deu origem a um algoritmo que denominamos k-C. Este para além de permitir a seleção inicial das sementes através de uma rede de tags também altera a forma como os novos centróides em cada iteração são calculados. A alteração ao cálculo dos centróides teve em consideração uma reflexão sobre a utilização da distância euclidiana e similaridade dos cossenos no algoritmo de clustering k-means. No contexto da avaliação dos algoritmos foram propostos dois algoritmos, o algoritmo da “Ground truth automática” e o algoritmo MCI. O primeiro permite a deteção da estrutura dos dados, caso seja desconhecida, e o segundo é uma medida de avaliação interna baseada na similaridade dos cossenos entre o documento mais próximo de cada documento. A análise de resultados preliminares sugere que a utilização do primeiro método de integração das tags no VSM tem mais impacto no algoritmo k-means do que no algoritmo k-C. Além disso, os resultados obtidos evidenciam que não existe correlação entre a escolha do parâmetro SS e a qualidade dos clusters. Neste sentido, os restantes testes foram conduzidos utilizando apenas o algoritmo k-C (sem integração de tags no VSM), sendo que os resultados obtidos indicam que a utilização deste algoritmo tende a gerar clusters mais eficazes.