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1.
São Paulo; s.n; 2014. tab.
Tese em Português | Inca | ID: biblio-940578

RESUMO

O sucesso de um projeto de pesquisa em medicina depende do recrutamentode um número suficiente de participantes de pesquisa. Um dos desafios paraatingir a quantidade adequada é como utilizar dados de prontuário eletrônicopara acelerar a avaliação de pacientes. Atualmente, isto é feito por revisãomanual dos prontuários, um processo demorado e propenso a erros. Nestetrabalho, especificamos e implementamos Ontocloud, um sistema de integraçãode 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 AC 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


A successful medical research project is entirely dependent on enough subjectsbeing recruited. Among the challenges to achieve recruitment target, using avaliable data from electronic medical records to speed up the patientidentification 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 recordsdata. We applied it to a real clinical trial conducted at the AC Camargo Cancer Center and verified that it fulfilled all specified requirements, effectivelysolving the research subject selection problem. Also, we showed that Ontocloudperformance is compatible with similar data integration systems


Assuntos
Inteligência Artificial , Sistemas Computadorizados de Registros Médicos , Seleção de Pacientes , Integração de Sistemas
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