An approach to guidelines implementation in e-health system supporting chronic care

• Autorzy: Szwed P. , Duplaga M.

Warianty tytułu

PL

Implementacja wytycznych medycznych w telemedycznym systemie opieki przewlekłej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Guidelines developed in line with Evidence-Based Medicine paradigm usually take form of narrative recommendations formulated on the basis of available evidence resulting from clinical trials and other types of studies. For past ten years there were developed several Formal Guidelines Representation languages that attempted to express them in form of algorithms or processes. Analysis of specific requirements related to e-health and in particular telemonitoring systems indicated, that a process oriented formalization of guidelines is in this case inappropriate, as such systems should be reactive, event driven and enable adaptation to cope with the quality of entered data. In this paper we describe an approach to guidelines implementation in the e-health system. Contrary to various FGR languages developed earlier the decision support will be based on the set of fuzzy rules that on the technical level will be implemented as XQuery transformations of XML data. We discuss this approach on an example related to the management of bronchial asthma, as customization of the system to this disease was selected as one of the proof-of-concept exemplifications of the system.

PL

Wytyczne medyczne tworzone zgodnie z paradygmatem medycyny opartej na dowodach mają formę tekstowych rekomendacji popartych opisem przeprowadzonych badań klinicznych i obserwacji. W ostatnich dziesięciu latach rozwijano szereg języków formalnej reprezentacji wytycznych, za pomocą których przedstawiano je w postaci algorytmów lub procesów. Analiza wymagań związanych z systemami typu e-health, a zwłaszcza systemów telemonitorowania wskazała, że procesowo zorientowana formalizacja wytycznych jest dla nich niewłaściwa, ponieważ takie systemy powinny być reaktywne, sterowane zdarzeniowo i powinny mieć wbudowane mechanizmy adaptacji pozwalające na dostosowanie się do zmiennej jakości wprowadzanych danych. W procesie telemonitorowania zaproponowano wykorzystanie rozmytych reguł, które będą zaimplementowane jako transformacje XQuery dla danych XML. Podejście to jest dyskutowane na przykładzie astmy oskrzelowej, ponieważ wsparcie dla tej choroby zostało wybrane jako przykład wdrożenia systemu.

Słowa kluczowe

EN

e-health system; medical guidelines; fuzzy rules

PL

systemy telemedyczne; wytyczne medyczne; reguły rozmyte

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Automatics
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 17, no. 2
• Strony: 241--252
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys.

Twórcy

autor

Szwed P.

• AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland

autor

Duplaga M.

• Jagiellonian University Medical College, Krakow, Poland

Bibliografia

• [1] Jenders R.A., Corman R., Dasgupta В., Making the standard more standard: a data and query model for knowledge representation in the Arden syntax. AMIA Armu Symp Proc, 2003, pp. 323-30.
• [2] Boxwala A.A., Peleg M., Tu S., Ogunyemi О., Zeng Q.T., Wang D., Patel V.L., Greenes R.A., Shortliffe E.H., GLIF3: a representation format for sharable computer-interpretable clinical practice guidelines. J Biomed Inform 37(3), 2004, pp. 147-161.
• [3] Tu S.W., Campbell J.R., Glasgow J. et al, The SAGE Guideline Model: Achievements and Overview. J Am Med Inform Assoc. September-October, 14(5), 2007, pp. 589-598.
• [4] Sutton D.R., Fox J., The Syntax and Semantics of the PROforma guideline modelling language. J Am Med Inform Assoc. Sep-Oct, 10(5), pp. 433-3.
• [5] Shahar Y., Miksch S., Johnson P., The Asgaard project: A task-specific framework for the application and critiquing of time-oriented clinical guidelines. Artificial Intelligence in Medicine (14), 1998, pp. 29-51.
• [6] Tu S.W., Musen M.A., Modeling Data and Knowledge in the EON Guideline Architecture. Proc. Medlnfo 2001, London, UK, 2001, pp. 280-284.
• [7] Sonnenberg F.A., Hagerty C.G., Computer-interpretable clinical practice guidelines. Where are we and where are we going? Yearb Med Inform, 2006, pp. 145-158.
• [8] Mulyar N., van der Aalst W.M.P., Peleg M., Research Paper: A Pattern-based Analysis of Clinical Computer-interpretable Guideline Modeling Languages. JAMIA 14(6), 2007, pp. 781—787.
• [9] Finkelstein J., Friedman R.H., Telemedidne system to support asthma self-management. Information Technology Applications in Biomedicine, 2000, pp. 164-167.
• [10] Mohktar M.S., Basilakis J., Redmond S.J., Lovell N.H., A guideline-based decision support system for generating referral recommendations from routinely recorded home telehealth measurement data. Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010, pp. 6166-6169.
• [11] Steimann F., On the use and usefulness of fuzzy sets in medical AI. Artificial Intelligence in Medicine, vol. 21, Issues 1-3, January-March, 2001, pp. 131-137.
• [12] Bates J.H., Young M.P., Applying fuzzy logic to medical decision making in the intensive care unit. Am J Respir Crit Care Med, 167, 2003, pp. 948-952.
• [13] Liu J.C.S., Shiftman R.N., Operationalization of Clinical Practice Guidelines Using Fuzzy Logic. Proc AMIA Annu Fall Symp., 1997, pp. 283-287.
• [14] Ross T.J., Fuzzy Logic with Engineering Applications. Third Edition, John Wiley & Sons, 2010.
• [15] GINA - the Global Initiative for Asthma. http://www.ginasthma.org/guidelines-gina-report-global-strategy-for-asthma.html.
• [16] Jensen K., Coloured Petri Nets. Basic Concepts. Analysis Methods and Practical Use, vol. I—III, Springer Verlag, 1995/96.
• [17] XQuery 1.0: An XML Query Language (Second Edition), http://www.w3 .org/TR/xquery/.
• [18] Szwed P., XQPN- colored Petri nets for processing XML data with XQuery language. Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), R. 86, No. 9, 2010, pp. 221-225.