Consultas por similaridade e interoperabilidade em bases de dados médicos

• Processo: 20/11258-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Marco Antonio Gutierrez
• Beneficiário: Mirela Teixeira Cazzolato
• Instituição Sede: Instituto do Coração Professor Euryclides de Jesus Zerbini (INCOR). Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/11403-5 - Mineração de registros multimodais: descoberta explicável de padrões e anomalias, BE.EP.PD
• Assunto(s): Bases de dados Mineração de dados Consultas por similaridade Interoperabilidade Registros eletrônicos de saúde Pacientes Exames médicos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bases de Dados Médicos | Computer-Aided Diagnosis | Consultas por Similaridade | Grandes Bases de Dados | Registro eletrônico de pacientes | Visualização de dados médicos | Bases de Dados, Mineração de Dados

Resumo

As instituições de saúde armazenam os dados dos pacientes (Registros Eletrônicos de Pacientes - REP) em seus próprios repositórios, usando as particularidades estruturais definidas em cada instituição para realizar suas atividades. No entanto, os dados de um determinado indivíduo estão geralmente espalhados por muitos repositórios em diferentes instituições e formatos levando à necessidade frequente de compartilhar informações entre instituições. Dada as diferenças de como e quais dados são registrados, surge a necessidade de padrões para sua interoperabilidade, e uma das mais recentes e promissoras tecnologias de compartilhamento de dados médicos é baseada no Modelo Comum de Dados Observacionais em Medicina (OMOP-CDM) proposto pela iniciativa OHDSI. Os dados armazenados em REP são fundamentalmente multimodais (imagens, vídeos, séries temporais etc.), adquiridos de fontes distintas e com estruturas ou formatos variados que devem ser propriamente gerenciados. Este projeto visa compatibilizar fontes e formatos, desenvolvendo técnicas para integrar resultados de pesquisas anteriores do GBdI obtidas com dados de exames médicos baseados em imagens no OMOP. Embora ainda não exista suporte padronizado para comparações de similaridade nem para tipos de dados complexos, como imagens no OMOP, esta pesquisa pretende desenvolvê-lo no Projeto MIVisDB e disponibilizá-lo à comunidade da área. (AU)

Publicações científicas

(7)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; JR, CAETANO TRAINA; TRAINA, AGMA J. M.. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 134, JUL 2021. (18/24414-2, 16/17078-0, 16/17330-1, 20/07200-9, 20/11258-2, 20/10902-5)

GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Modeling and Assessing the Temporal Behavior of Emotional and Depressive User Interactions on Social Networks. IEEE ACCESS, v. 9, p. 93182-93194, 2021. (13/07375-0, 20/11258-2, 18/24414-2, 18/17335-9, 16/17078-0, 20/07200-9)

GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L. P.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Tracing the Emotional Roadmap of Depressive Users on Social Media Through Sequential Pattern Mining. IEEE ACCESS, v. 9, p. 97621-97635, 2021. (18/24414-2, 20/07200-9, 13/07375-0, 16/17078-0, 20/11258-2, 18/17335-9)

CAZZOLATO, MIRELA T.; TRAINA, AGMA J. M.; BOHM, KLEMENS. Establishing trajectories of moving objects without identities: The intricacies of cell tracking and a solution. INFORMATION SYSTEMS, v. 105, MAR 2022. (20/11258-2, 16/17078-0, 20/07200-9, 18/24414-2)

RAMOS, JONATHAN S.; DE AGUIAR, ERIKSON J.; BELIZARIO, IVAR, V; COSTA, MARCUS V. L.; MACIEL, JAMILLY G.; CAZZOLATO, MIRELA T.; TRAINA, CAETANO, JR.; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO H.; TRAINA, AGMA J. M.; SHEN, L; et al. Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: A Comparison of Traditional Machine Learning and Deep Learning. 2022 IEEE 35TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., 2022-01-01. (21/02412-0, 20/11258-2, 16/17078-0, 21/11403-5, 21/00360-3, 21/08982-3, 18/04266-9)

RAMOS, JONATHAN S.; MACIEL, JAMILLY G.; CAZZOLATO, MIRELA T.; TRAINA JR, CAETANO; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO H.; TRAINA, AGMA J. M.; ALMEIDA, JR; GONZALEZ, AR; SHEN, L; KANE, B; et al. BEAUT: a radiomic approach to identify potential lumbar fractures in magnetic resonance imaging. 2021 IEEE 34TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (20/11258-2, 17/23780-2, 20/07200-9, 16/17078-0, 18/04266-9)

CAZZOLATO, MIRELA T.; GUTIERREZ, MARCO ANTONIO; TRAINA, CACTANO, JR.; FALOUTSOS, CHRISTOS; TRAINA, AGMA J. M.; ALMEIDA, JR; SPILIOPOULOU, M; ANDRADES, JAB; PLACIDI, G; GONZALEZ, AR; et al. Exploratory Data Analysis in Electronic Health Records Graphs: Intuitive Features and Visualization Tools. 2023 IEEE 36TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, CBMS, v. N/A, p. 6-pg., 2023-01-01. (16/17078-0, 21/11403-5, 20/11258-2)