Modelo de arquitetura para interoperabilidade de dados de saúde utilizando padrão FHIR

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dc.contributor.advisorBotega, Leonardo Castro [UNESP]
dc.contributor.authorFerreira, Allan
dc.contributor.coadvisorFujita, Mariangela Spotti Lopes [UNESP]
dc.date.accessioned2024-04-23T19:52:18Z
dc.date.available2024-04-23T19:52:18Z
dc.date.issued2024-03-01
dc.description.abstractA evolução dos registros eletrônicos de saúde revelou um desafio crítico diretamente ligado à interoperabilidade dos dados, causado pela falta de padrões unificados entre os sistemas de saúde. Este estudo enfrentou tal desafio ao desenvolver um modelo de arquitetura da informação chamado FHIR-FLOW, que utiliza o padrão Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) e incorpora tecnologias avançadas de aprendizado de máquina, especificamente, Modelos de Linguagem Grande (LLM) e o modelo BERT, para o reconhecimento eficaz de entidades e extração de recursos FHIR. A pesquisa fundamentou-se na análise detalhada de dados de alergia, provenientes dos prontuários eletrônicos do Hospital Sírio Libanês, aliada a uma extensa revisão bibliográfica sobre interoperabilidade, destacando-se pela integração da Ciência da Informação (CI) através do uso de uma matriz de metadados de negócios, que foi importante para estruturar e interpretar os dados de saúde de maneira coerente, assegurando uma base sólida para a construção e validação do modelo. Os resultados obtidos com o FHIR-FLOW indicaram melhorias na interoperabilidade que facilitam a comunicação entre sistemas de saúde diversos. A implementação das técnicas de LLM e BERT, adicionadas do Snowstorm (um classificador de termos utilizado na camada terminológica), permitiu uma interpretação e processamento precisos das terminologias médicas. Em cenários generalistas, o modelo alcançou taxas de acerto superiores a 66%, enquanto em cenários específicos de alergia, a precisão ultrapassou os 90%. Tais achados evidenciam a eficácia do modelo não apenas na melhoria da interoperabilidade e na comunicação entre sistemas, e este avanço significativo para os cuidados de saúde na era digital enfatiza a contribuição da Ciência da Informação, especialmente no que tange ao desenvolvimento e aplicação de estruturas de dados. O sucesso do FHIR-FLOW ressalta a importância de abordagens inovadoras na superação dos desafios de interoperabilidade, servindo como referência para futuras pesquisas e práticas na área.pt
dc.description.abstractThe evolution of electronic health records has revealed a critical challenge directly linked to data interoperability, caused by the lack of unified standards across healthcare systems. This study addressed this challenge by developing an information architecture model called FHIR-FLOW, which uses the FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) standard and incorporates advanced machine learning technologies, specifically Large Language Models (LLM) and the BERT model. for effective entity recognition and FHIR feature extraction. The research was based on the detailed analysis of allergy data from the electronic medical records of Hospital Sírio Libanês, combined with an extensive bibliographic review on interoperability, highlighting the integration of Information Science through the use of a business metadata matrix, It was important to structure and interpret health data in a coherent way, ensuring a solid basis for model construction and validation. The results obtained with FHIR-FLOW indicated improvements in interoperability that facilitate communication between different health systems. The implementation of LLM and BERT techniques, added to Snowstorm (a term classifier used in the terminological layer), allowed accurate interpretation and processing of medical terminologies. In general scenarios, the model achieved accuracy rates above 66%, while in allergyspecific scenarios, accuracy exceeded 90%. Such findings highlight the effectiveness of the model not only in improving interoperability and communication between systems, and this significant advance for healthcare in the digital era emphasizes the contribution of Information Science, especially with regard to the development and application of information structures. data. The success of FHIR-FLOW highlights the importance of innovative approaches in overcoming interoperability challenges, serving as a reference for future research and practices in the area.en
dc.identifier.capes33004110043P4
dc.identifier.citationFERREIRA, Allan. Modelo de arquitetura para interoperabilidade de dados de saúde utilizando padrão FHIR. 2024. 99 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) - Faculdade de Filosofia e Ciências, Universidade Estadual Paulista (Unesp), Marília, 2024.pt
dc.identifier.orcid0000-0002-7988-9708
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11449/255303
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso abertopt
dc.subjectArquitetura da informaçãopt
dc.subjectInteroperabilidadept
dc.subjectFHIRpt
dc.subjectInteroperabilityen
dc.subjectInformation architectureen
dc.titleModelo de arquitetura para interoperabilidade de dados de saúde utilizando padrão FHIRpt
dc.title.alternativeModelo de arquitectura para la interoperabilidad de datos sanitarios utilizando el estándar FHIRes
dc.title.alternativeArchitecture model for health data interoperability using the FHIR standarden
dc.typeDissertação de mestrado
dcterms.impactO modelo FHIR-FLOW impacta diretamente na interoperabilidade entre sistemas de saúde, melhorando a comunicação entre diferentes plataformas de registros eletrônicos de saúde (EHR). Ele utiliza tecnologias avançadas como LLM e BERT dentro do padrão FHIR para análise e mapeamento precisos dos dados de saúde. Essa abordagem não apenas facilita diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados, mas também contribui significativamente para a Ciência da Informação, fornecendo uma base sólida para futuras pesquisas e práticas na área de interoperabilidade de dados de saúde.pt
dcterms.impactThe FHIR-FLOW model directly impacts interoperability between healthcare systems by improving communication between different electronic health records (EHR) platforms. It uses advanced technologies like LLM and BERT within the FHIR standard for accurate analysis and mapping of healthcare data. This approach not only facilitates more accurate diagnoses and personalized treatments, but also contributes significantly to Information Science by providing a solid foundation for future research and practice in the area of health data interoperability.en
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Filosofia e Ciências, Maríliapt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.graduateProgramCiência da Informação - FFCpt
unesp.knowledgeAreaInformação, tecnologia e conhecimentopt
unesp.researchAreaInformaçao e tecnologiapt

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