Smau Bari 2010 Michele Ruta

Tecnologie su base semantica e Ubiquitous computingper il supporto alle decisioni in ambito ospedaliero

Michele Ruta Crescenzio Scioscia

Politecnico di Bari Policlinico di Bari

SMAU Business 201010-11 febbraio 2010 - Bari, Fiera del Levante

M. Ruta, C. Scioscia Semantica e ubiquitous computing in ambito ospedaliero SMAU Business 2010 - Bari 1 / 19

Sommario

Indice

1 SommarioRFID nel settore sanitarioSupporto alle decisioni in ambito ospedaliero

2 Soluzione propostaObiettivi e strumentiDettagli tecnologici

3 Prototipo del sistema

4 Conclusioni

Sommario RFID nel settore sanitario

Radio Frequency IDentification - identificazione aradiofrequenza

La tecnologia RFID e sempre piu adottata in molte areed’applicazione per fornire

identificazionetracciamento

Componenti di una soluzione RFID

etichette elettroniche (tag) applicate agli oggettilettori radio (reader) installati sul campouna infrastruttura informatica di supporto per la raccolta el’elaborazione dei dati

Ogni oggetto e identificato da un codice numerico univocomemorizzato nel tag

Sommario RFID nel settore sanitario

RFID in ambito sanitario: stato dell’arte

Progressi della logistica applicati alle attivita ospedaliere

Pazienti, personale ed attrezzature dotati di etichette RFID e tracciatiLettori RFID integrati con il sistema informativo ospedaliero

Benefici

Automatizzazione delle verifiche di autorizzazione −→ protezionePrevenzione degli errori umani −→ sicurezzaRiduzione dei tempi di risposta in situazioni d’emergenzaMiglioramento della efficienza di allocazione delle risorse

Sommario Supporto alle decisioni in ambito ospedaliero

Supporto alle decisioni in ambito ospedaliero

Soluzioni attuali

Sistemi CPOE (Computerized Physician Order Entry)Sistemi esperti e sistemi basati su regole

Limiti

Necessita di un complesso addestramento del personaleAlterazione dei processi (workflow) per le attivita ospedaliereInserimento dati manuale soggetto ad errori

Handler, et al., Academic Emergency Medicine, vol. 11, 2004

“Decision support is highly effective when it is automatic and seamless.”

Soluzione proposta Obiettivi e strumenti

Obiettivi

Ampliare i benefici delle attuali soluzioni RFID in ambito ospedaliero

con funzionalita di supporto alle decisioni nella gestione delle terapieprevenendo errori nella somministrazione di farmaciautomatizzando l’immissione dei dati e la ricerca di conoscenza nelcorso dei consueti workflow

Consentire che informazioni complesse e non ambigue riguardo allecondizioni e alla storia clinica del paziente lo seguano in ogni contestoterapeutico (ospedale, ambulanza, centro di riabilitazione, casa)

Favorire applicazioni innovative nella telemedicina (monitoraggiopervasivo permanente)

Dotare di una semantica rigorosa i dati sanitari raccolti per mezzo ditecnologie di Ubiquitous computing, per facilitare successive analisi

Soluzione proposta Obiettivi e strumenti

Strumenti

Formalismi per la rappresentazione della conoscenzamachine-understandable (derivati dal Semantic Web) per descrivere

entita: pazienti, personale, farmaci, attrezzatureprocessi: ammissione, diagnosi, somministrazioni, ...

Tecnologie RFID estese con il supporto alla semantica per

disseminare conoscenza nell’ambienteautomatizzare l’immissione e il reperimento di informazioni nel sistemainformativo ospedaliero

Protocolli wireless leggeri per reti mobili ad-hoc (MANET) perintegrare RFID semantico nelle infrastrutture di calcolo fisse (e.g.ospedale) o mobili (e.g. ambulanza)

Servizi di inferenza basati sulla logica per fornire supporto alledecisioni al personale sanitario sfruttando la conoscenza estratta viaRFID

Soluzione proposta Dettagli tecnologici

Architettura del sistema

Il sistema gestisce tutti i posti-letto di un reparto ospedaliero

Estensione di RFID con il supporto alla semantica

CaratteristicheDescrizione dell’oggetto annotata su base semantica memorizzataall’interno del suo tag RFIDRicerca basata sulla semantica di oggetti di interesse in reti wireless,senza un’infrastruttura di back-endGli oggetti si auto-descrivono in qualsiasi ambiente RFID si trovino

Soluzioni tecnologiche fondamentaliLeggera estensione della memoria dei tag per memorizzareun’annotazione semantica e attributi quantitativiUso backward-compatible del protocollo EPCglobal UHF Gen-2 perleggere/scrivere il contenuto dei tagAccordo sulle ontologie di dominio basato su codici numerici peridentificare diverse categorie di oggettiServizio EPCglobal ONS (Object Naming Service) per il supporto alleontologieAlgoritmo di compressione per ridurre la lunghezzadelle annotazioni in formalismo semantico

Matchmaking in Logica Descrittiva

Matchmaking basato sulla logica

Linguaggi per la rappresentazione della conoscenza sviluppati per ilSemantic Web basati sulle Logiche Descrittive (Description Logics, DL)Uso di ragionatori in DL per l’inferenza automatizzata di nuovainformazioneFormato di riferimento: DIG 1.1 (variante sintattica compatta diOWL-DL)Assunzione di mondo apertoServizi di inferenza non-standard in DL per la scoperta dei rischiterapeutici e il ranking di diverse terapie: Concept Contraction [Colucciet al., DL’03] e Concept Abduction [Di Noia et al., IJCAI, 2003]

Il risultato del match basato sulla semantica viene combinato conattributi contestuali da una funzione di utilita

Modellazione della conoscenza per il supporto alle decisioni

Ontologia di dominio strutturata in1 Anatomia: tassonomia di strutture e sistemi del corpo umano2 Tassonomia delle classi di terapie con principali effetti avversi3 Tassonomia delle patologie legate a:

strutture corporee affetteprincipali tipi di terapie

Informazioni cliniche sul pazienteInformazioni generali (e.g. sesso)Storia clinica

Descrizioni dei farmaciClasse terapeuticaEffetti avversi specifici

Attributi contestuali extra-logiciEta del pazienteGravita delle condizioni del paziente (in scala OMS-ICF)Incidenza degli effetti avversi dei farmaci

International Classification ofFunctioning, Disability and Health:schema promosso dall’OrganizzazioneMondiale della Sanita per misurare ilivelli di salute e disabilita nella praticaclinica ed epidemiologica, nellestatistiche, nelle politiche sociali e nellaricerca.

Incidenza degli effetti avversi

Valutazione statistica della frequenza dieffetti avversi gravi, come certificatidagli organismi nazionali per laregolamentazione farmaceutica

Matchmaking per il supporto alle decisioni nella terapia

Prototipo del sistema

Prototipo di ”letto intelligente” realizzato usando IBM WebSphere RFID tracking kitcome middleware e simulatore RFID

Caso di studio sulle patologie del tessuto connettivo in un reparto di reumatologia

Controllo d’accesso: autorizzato

Controllo d’accesso: non autorizzato

Scoperta degli effetti avversi

Ranking delle opzioni terapeutiche

Conclusioni

Conclusioni: innovazioni

Sistema di supporto alle decisioni basato su Ubiquitous computing

tecnologia RFID estesa con il supporto alla semanticaMANET per l’integrazione di RFID con l’infrastruttura informativa ed iprocessi in ambito ospedaliero

Modello generale e formale basato sulla rappresentazione dellaconoscenza per il supporto alle decisioni in ambito sanitario

Supporto nella scoperta delle controindicazioni e nella ricerca dellemigliori opzioni terapeutiche

Conclusioni

Conclusioni: evoluzioni future

Implementare un testbed con dispositivi fisici e valutare le prestazioni

Migliorare il modello del dominio

Arricchire le informazioni sul pazienteModellare le interazioni fra terapie concomitantiEstendere ad altre classi di patologie

Integrare misure di sicurezza nel protocollo RFID per proteggere i datisensibili

Migliorare l’interfaccia utente (in collaborazione con il personalemedico)

Smau Bari 2010 Michele Ruta

Technology

Transcript of Smau Bari 2010 Michele Ruta