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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Ferreira, Allan
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/255303
Resumo: A 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.