dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Marques, Jefferson Luiz Brum |
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dc.contributor.author |
Tedesco, Kleisson Roque |
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dc.date.accessioned |
2023-12-06T23:30:12Z |
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dc.date.available |
2023-12-06T23:30:12Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.other |
385260 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252535 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023. |
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dc.description.abstract |
Os Sistemas de Apoio à Decisão Clínica SADC representam um conjunto de ferragens e recursos para enriquecer a tomada de decisões médicas. Esta melhoria é alcançada através da integração de informações clínicas, dados de pacientes, conhecimento médico contemporâneo e algoritmos analíticos. O objetivo principal destes sistemas é auxiliar os profissionais de saúde na avaliação diagnóstica, seleção de tratamentos e acompanhamento clínico, oferecendo recomendações baseadas em evidências científicas fundamentadas e experiência clínica acumulada. O núcleo deste trabalho envolve projetar e desenvolver um sistema de classificação de risco para cenários de emergência pediátrica. O sistema baseia-se na aplicação do Protocolo de Acolhimento com Classificação de Risco em Pediatria. A classificação de risco desempenha um papel fundamental nas salas de emergência, melhorando a administração do atendimento ao paciente em situações de urgência. Durante o processo de desenvolvimento, a participação de um profissional de saúde com experiência no rastreio de emergências pediátricas desempenhou um papel essencial. A sua experiência garantiu que o sistema fosse ajustado e adaptado para refletir as práticas clínicas da vida real, resultando numa solução alinhada com o ambiente médico em que seria aplicado. O desenvolvimento deste sistema segue uma abordagem baseada no conhecimento da SADC. O sistema foi desenvolvido e implementado utilizando tecnologias modernas, como React JS e Adonis JS, para garantir aplicabilidade eficiente. Além disso, o sistema foi hospedado em uma infraestrutura Amazon Web Services AWS para permitir a utilização em testes online. Foi testado por profissionais de saúde com experiência nesta área, reforçando a sua aplicabilidade clínica. Uma etapa posterior foi desenvolvida, possibilitando a interoperabilidade por meio da adoção do (Fast Healthcare Interoperability Resources) FHIR e da padronização da estrutura de dados. Essas funcionalidades permitiram a troca fluida de informações entre diferentes sistemas, padronizando recursos. Com esta atualização, o sistema se posiciona como uma ferramenta poderosa para auxiliar no rastreamento de risco em unidades de emergência pediátrica e promover uma comunicação eficaz entre diversos sistemas de saúde, impulsionando uma abordagem mais integrada e eficiente aos cuidados de saúde. |
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dc.description.abstract |
Abstract: Clinical Decision Support Systems (CDSS) represent a set of tools and resources to enrich medical decision-making. This improvement is achieved by integrating clinical information, patient data, contemporary medical knowledge and analytical algorithms. The primary objective of these systems is to assist healthcare professionals in diagnostic assessment, treatment selection and clinical follow-up, offering recommendations based on established scientific evidence and accumulated clinical experience. This work?s core involves designing and developing a risk classification system for pediatric emergency scenarios. The system is based on applying the Welcoming Protocol with Risk Classification in Pediatrics. Risk classification plays a fundamental role in emergency rooms by improving the administration of patient care in urgent situations. During the development process, the participation of a healthcare professional experienced in screening pediatric emergencies played an essential role. Their expertise ensured that the system was tuned and adapted to reflect real-life clinical practices, resulting in a solution aligned with the medical environment in which it would be applied. The development of this system follows the knowledge-based (CDSS) approach. The system was developed and implemented using modern technologies, such as React JS and Adonis JS, to ensure efficient applicability. Furthermore, the system was hosted on an AWS infrastructure to enable use in online testing. It was tested by healthcare professionals with experience in this field, strengthening its clinical applicability. A subsequent stage was developed, enabling interoperability by adopting FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) and standardising the data structure. These features allowed the fluid exchange of information between different systems, standardising resources. With this update, the system is positioned as a powerful tool to assist in risk screening in pediatric emergency units and promote effective communication between diverse healthcare systems, driving a more integrated and efficient approach to healthcare. |
en |
dc.format.extent |
99 p.| il., tabs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.subject.classification |
Engenharia elétrica |
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dc.subject.classification |
Emergências pediátricas |
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dc.subject.classification |
Avaliação de riscos de saúde |
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dc.subject.classification |
Interoperabilidade |
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dc.title |
Desenvolvimento de um sistema de classificação de risco para utilização em emergência pediátrica |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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