DB MG - DataBase and Data Mining Group

Problematiche e potenzialità delle architetture
di analisi, memorizzazione e trasmissione
dei dati clinici da microsistemi (POCT) diffusi
sul territorio a laboratori centralizzati
DB
MG
Data Base and Data Mining Group of Politecnico di Torino
Daniele Apiletti – Politecnico di Torino
SIBioC – 20 giugno 2008 – Genova
Information and Clinical Technology e Laboratorio Clinico
Agenda
„
„
„
Introduzione
Contesto
Architettura di riferimento
„
„
Rilevamento delle misure
„
„
„
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DB
MG
locale
geografica
Analisi ed elaborazione
„
„
POCT, sensori, …
Trasmissione dei dati
„
„
dal paziente al laboratorio
analisi in tempo reale
data warehouse clinico
Conclusioni
Daniele Apiletti – 20 giugno 2008
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Introduzione
„
Sviluppo dei dispositivi microelettronici
„
„
„
„
Disponibilità di collegamenti senza fili
„
„
„
„
miniaturizzazione dei componenti
realizzazione di apparati di misura più precisi
minore consumo di energia
tecnologie mature sia per collegamenti a corto raggio sia per
comunicazioni a lunga distanza
costo relativamente basso
banda trasmissiva elevata
Capacità elaborativa crescente
„
„
potenza di calcolo e memoria disponibile in continuo aumento
dispositivi mobili intelligenti molto diffusi (telefoni cellulari, PDA,
smart-phone)
„
software avanzato e programmabilità elevata
DB
MG
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Contesto
„
Una serie di misure su parametri clinici e segnali fisiologici
sono effettuate direttamente sul paziente
„
„
„
senza richiederne il ricovero o lo spostamento presso un laboratorio
senza interferire in modo significativo sulle normali attività
quotidiane
I dati rilevati devono essere analizzati e memorizzati
„
„
„
DB
MG
diagnosi di problemi di salute, identificazione di situazioni di
rischio, analisi statistiche, …
le informazioni rilevate localmente sul paziente devono essere
trasmesse nei luoghi fisici di analisi e memorizzazione (es.
laboratorio, centro di assistenza, …)
le informazioni rilevate devono essere convertite in un formato di
memorizzazione opportuno per le procedure mediche (per es., EHR)
e per l’elaborazione tramite computer
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Architettura di riferimento
Rilevamento dei dati
fisiologici e delle
misure cliniche
presso il paziente
Sensori
e POCT
Dispositivo
mobile locale
Raccolta temporanea
ed eventuale prima
analisi
collegamento
geografico
Laboratorio
di analisi
rete locale
senza fili
Trasmissione
dei dati ad un
centro di
raccolta locale
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MG
Trasmissione
dei dati ad un
centro di
raccolta remoto
Centro di
memorizzazione
e analisi dei dati
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Daniele Apiletti – 20 giugno 2008
Architettura di riferimento
Dispositivo
mobile locale
Raccolta temporanea
ed eventuale prima
analisi
collegamento
geografico
Sensori
e POCT
rete locale
senza fili
segnalazione
allarmi/anomalie
Trasmissione
dei dati ad un
centro di
analisi locale
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MG
Laboratorio
di analisi
Centro di
assistenza
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Rilevamento dei dati
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POCT – Point of Care Testing
„
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„
Pro e contro
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„
„
„
test diagnostico presso il paziente
test effettuato al di fuori di un laboratorio
risultati disponibili rapidamente
non richiedono lo spostamento del paziente
il costo per singolo test può essere superiore
la qualità dei test può essere inferiore
Dispositivi utilizzati
„
test kit “portatili” (ad es., misura del glucosio nel sangue, test PTINR per la coagulazione del sangue, ecc.)
„
„
generalmente richiedono personale medico preparato per utilizzarli o
comunque l’intervento umano durante la misura
sensori presenti sul corpo del paziente (si sta valutando
l’integrazione nei tessuti dei vestiti)
„
funzionano senza l’intervento costante di personale (para)medico
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Trasmissione locale dei dati
Dispositivo
mobile
locale
Sensori
e POCT
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MG
I sensori e il dispositivo mobile
locale sono collegati con una Body
Area Network (BAN) o Wireless
Personal Area Network (WPAN)
• corto raggio (~10m)
• basso consumo
Le tecnologie coinvolte:
• Bluetooth (molto diffuso, per
es. in cellulari, PDA, smart-phone)
• ZigBee (minor consumo,
minore banda trasmissiva)
• protocolli proprietari (per es.
già integrati nei POCT)
• eventualmente WiFi standard
802.11 (consumi elevati, banda
trasmissiva elevata)
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Trasmissione remota dei dati
Sono necessari collegamenti
a lunga distanza.
Posso essere cablati:
• linea telefonica tradizionale
• ADSL
Oppure senza fili:
• telefonia cellulare utilizzata
per trasmissione dati
(es. GSM, GPRS, UMTS
• reti di derivazione
informatica (es. WiMAX)
Laboratorio
di analisi
Centro di
assistenza
E’ importante valutare le
esigenze in funzione del
tipo di misure, dei
pazienti e della criticità
patologica
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MG
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Analisi locale
Dispositivo
mobile locale
Sensori
e POCT
rete
senza fili
Il dispositivo di raccolta locale
dei dati può essere “intelligente”
• capacità di calcolo
• memoria (temporanea,
limitata)
• algoritmi di analisi dei dati in
tempo reale
Æ rilevazione di situazioni di
rischio per la salute del paziente
segnalazione
allarmi/anomalie
Centro di
assistenza
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Analisi locale
Dispositivo
mobile locale
Usando sensori indossabili
e dispositivi mobili
intelligenti si raggiunge
un monitoraggio
continuo delle condizioni
di salute del paziente,
quindi l’intervento è
immediato e avviene
solo se e quando è
effettivamente
necessario
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MG
Il dispositivo di raccolta locale
dei dati può essere “intelligente”
• capacità di calcolo
• memoria (temporanea,
limitata)
• algoritmi di analisi dei dati in
tempo reale
Æ rilevazione di situazioni di
rischio per la salute del paziente
Centro di
assistenza
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Analisi e memorizzazione
„
L’analisi svolta in laboratorio si differenzia da
quella effettuata su un eventuale dispositivo
mobile intelligente situato presso il paziente
„
„
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„
„
„
„
risorse di calcolo molto più elevate
nessuna limitazione di consumo elettrico
memoria a disposizione virtualmente illimitata
sono disponibili tutti i dati e le misure di tutti i
pazienti
possono essere utilizzati anche dati contestuali,
per es. provenienti da esami di laboratorio
(cartella clinica elettronica)
Laboratorio
di analisi
Le tecniche di analisi coinvolte
differiscono radicalmente
La memorizzazione dei dati
prevede la progettazione di un
Data Warehouse Clinico
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Data Warehouse Clinico
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Integrazione
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Qualità
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„
„
i dati provenienti da fonti diverse (POCT, ASL,
ospedale) devono essere convertiti in un formato
opportuno che ne permetta l’interoperabilità
(per es. devono avere la stessa semantica)
il processo informatico responsabile è detto ETL
(Extract, Transform, Load)
Laboratorio
di analisi
i dati inseriti devono essere corretti (per es.
identificazione dei pazienti con codici univoci)
esistono delle tecniche di analisi dei dati dedicate
alle operazioni di data cleaning
Organizzazione
„
„
i dati devono essere disponibili per svolgere le
analisi richieste in modo efficace ed efficiente
progettazione del Data Warehouse
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Data Warehouse Clinico
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Progettazione a stella
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fatti
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dimensioni
„
„
misurazioni, ordini,
ricoveri, trasferimenti, …
pazienti, patologie, farmaci,
enti, reparti, giorni, mesi, anni, …
Analisi (esempi)
„
„
„
„
misure per paziente
ricoveri per patologia
ordini per farmaco
costi per ASL/ospedale/ente…
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MG
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fatti
dimensioni
Scelte critiche:
• granularità dei dati
(misure ogni secondo,
ordini giornalieri, …)
• aggregazione delle
misure nelle varie dimensioni
(battito cardiaco per
paziente: media?)
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Conclusioni
„
Miglioramento della qualità dell’assistenza
medico/sanitaria in termini di
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Riduzione dei costi
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„
„
comodità sia per il paziente sia per il medico,
che possono risiedere in luoghi diversi
rapidità dell’esito dei risultati
eliminazione tempi di spostamento
minori spazi necessari per accogliere i pazienti
riduzione della degenza ospedaliera per soggetti a moderato rischio
aumento dell’efficienza del personale medico/sanitario, che può
concentrarsi sul “core business”
… ma in ogni caso, nessun dispositivo elettronico può
sostituire il lavoro di un medico (almeno per ora)!
„
„
rapporto di fiducia tra medico e paziente
limiti delle tecnologie attuali…
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Grazie per
l’attenzione!
DB
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