Um modelo de software colaborativo com suporte à troca de informações entre equipes médicas plantonistas
Resumo
O uso de aplicações que padronizam informações utilizadas em ambientes de emergências é uma das grandes ferramentas de apoio para as equipes de médicos plantonistas neste novo século. A computação ubíqua e o gerenciamento de tarefas em multinível são elementos de evolução para aplicações computacionais durante a troca dessas equipes, em que o médico possa inserir e visualizar dados do prontuário do paciente de uma maneira que otimize seu trabalho em ambiente de grande stress. Mais especificamente, a aplicação que consegue correlacionar dados de fontes heterogêneas em prol do sucesso do atendimento médico, produzindo uma ampla rede de colaboração. Nesse âmbito, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo colaborativo denominado Doctor Collab. O modelo suporta a troca de informações entre equipes médicas plantonistas utilizando gerenciamento de tarefas e ciência de situação. Doctor Collab visa utilizar recursos de computação baseada em atividade e computação ubíqua para melhorar a manipulação de dados relevantes na aplicação, bem como o uso de redes Bayesianas para inferências médicas. A Avalição do Doctor Collab foi feita através de cenários de uso.
Referências
Abbas, A., Bilal, K., Zhang, L., & Khan, S. U. (2015). A cloud based health insurance plan recommendation system: A user centered approach. Future Generation Computer Systems, 43, 99-109.
Bardram, E. (2005). Activity-based computing: support for mobility and collaboration in ubiquitous computing. Personal and Ubiquitous Computing,9(5), 312-322.
Bardram, J., Gueddana, S., Houben, S., & Nielsen, S. (2012). ReticularSpaces: activitybased computing support for physically distributed and collaborative smart spaces. In Proc. SIGCHI Human Factors in Computing Systems (pp. 2845-2854). ACM.
Damasceno Vianna, H., & Barbosa, J. L. V. (2014). A model for ubiquitous care of noncommunicable diseases. Biomedical and Health Informatics, 18(5), 1597-1606.
Dinh, H. T., Lee, C., Niyato, D., & Wang, P. (2013). A survey of mobile cloud computing: architecture, applications, and approaches. Wireless communications and mobile computing, 13(18), 1587-1611.
Endsley, M. R. (1995). Toward a theory of situation awareness in dynamic systems. Human Factors: J. Human Factors and Ergonomics Society, 37(1), 32-64.
Fernando, N., Loke, S. W., & Rahayu, W. (2013). Mobile cloud computing: A survey. Future Generation Computer Systems, 29(1), 84-106.
Fouzi Lezzar, F. L., Abdelmadjid Zidani, A. Z., & Atef Chorfi, A. C. (2014). Using A Mobile Collaborative Approach To Improve Healthcare Tasks Planning. Int. Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering,8(3), 407-420.
Juan Li, Qingrui Li, Chao Liu, Samee Ullah Khan, Nasir Ghani. Community-based collaborative information system for emergency management. Computer Operation Res. 42 (2012)
Lopes, J., Souza, R., Gadotti, G., Pernas, A., Yamin, A., & Geyer, C. (2014). An Architectural Model for Situation Awareness in Ubiquitous Computing.Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), 12(6), 1113-1119.
Musen, M. A., Middleton, B., & Greenes, R. A. (2014). Clinical decision-support systems. In Biomedical informatics (pp. 643-674). Springer London.Noy, N. F., & McGuinness, D. L. (2001). Ontology development 101: A guide to creating your first ontology.
Shelbourn, M. A., Bouchlaghem, D., Anumba, C., & Carrillo, P. (2006). A decision making framework for planning and implementing collaborative working. In Proc. Joint International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering, Montreal, Canada, June 2006 (pp. 930-944).
Vianna, H. D., Barbosa, J. (2014) A Model for Ubiquitous Care of Noncommunicable Diseases. IEEE J Biomed Health, 18, 1597-1606.
Weiser, M. (1991). The computer for the 21st century. Scientific American,265(3), 94-104.
