Resumen -itálica es el proyecto de implementación de un sistema de historia clínica electrónica (Electronic Health Record, ehr) en el Hospital Italiano de Buenos Aires (hiba).






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fecha de publicación10.06.2015
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MedSiGRe:
Repositorio Grid de Señales Médicas





Federico Milano*, Juan Francisco García Eijó, Adrián Gómez§, Fernán Gonzalez Bernaldo de Quirós§ y Marcelo Risk*


*Departamento de Sistema de Información, FRBA, Universidad Tecnológica Nacional

Laboratorio de Sistemas Complejos, Departamento de Computación, FCEyN, Universidad de Buenos Aires

§Hospital Italiano de Buenos Aires

Contacto: Dr. Ing. Marcelo Risk, mrisk@dc.uba.ar

Resumen—Itálica es el proyecto de implementación de un sistema de historia clínica electrónica (Electronic Health Record, EHR) en el Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA). El presente trabajo explica el diseño e implementación de un repositorio grid de señales médicas y su integración al proyecto Itálica. También describe la arquitectura de este módulo y justifica las decisiones de diseño adoptadas para su construcción. Además, se presenta la integración al sistema preexistente, junto con las dificultades que surjen de la introducción de una grid de datos en un ambiente no familiarizado con esta tecnología. Se tratan varias cuestiones sobre seguridad y resguardo de los datos médicos. En este trabajo también se discute la utilización de un repositorio grid como punto de partida para el desarrollo de aplicaciones de procesamiento distribuido.

Palabras clave—grid, itálica, repositorio, procesamiento distribuido, historia clínica electrónica.

I.Introducción


EL Proyecto Itálica [1] es la implementación de un sistema de historia clínica electrónica en el Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA). El HIBA es una institución médica de gran envergadura que proporciona tratamiento médico a miles de pacientes por semana. Electrocardiogramas, electroencefalogramas, potenciales evocados y estudios del sueño generan un gran volumen de información, en cantidades de varios megabytes de señales por cada paciente. Es de vital importancia para la práctica médica moderna tener acceso a todo el conjunto de las pruebas médicas disponibles para cada paciente. El presente trabajo muestra la implementación de un repositorio grid de señales médicas (MedSiGRe), y su integración al Proyecto Itálica.

A.Proyecto Itálica


La representación de la información médica, como parte de un sistema de historia clínica electrónica, es muy utilizado por los profesionales de la salud. Es importante tener acceso a toda la información clínica disponible y relevante durante el tratamiento médico, con el fin de promover uno de los pilares fundamentales del proceso de información de la capa clínica: tener la información necesaria en el momento y lugar oportunos. Esto es lo que el médico necesita. Este sistema EHR fue elaborado teniendo en consideración estas premisas.

B.Proyecto Itálica


Debido a la ambigüedad de la información transmitida mediante el lenguaje natural, las observaciones clínicas administradas por Itálica se basan en servicios de terminología obtenidos a partir de un servidor de terminología utilizando SNOMED [2] como vocabulario de la interfaz. Esto significa que todos los descubrimientos y resultados clínicos son codificados mediante una terminología estándar, que permite realizar diferentes tipos de análisis y descubrir tendencias en la información clínica. La aplicación de una terminología clínica también permite poner en práctica distintos tipos de ontologías clínicas, que facilitan la visualización de datos, proporcionando una lógica médica a la interfaz del usuario. La fisiología del cuerpo humano puede ser medida y estimada mediante la grabación de señales, las cuales son expresiones eléctricas, químicas, acústicas o mecánicas, entre otras, de esta fisiología [3]. Algunas de las señales médicas más comunes son:



  • ECG: electrocardiograma, que muestra la actividad eléctrica del corazón.

  • EEG: electroencefalograma, que muestra la actividad eléctrica del cerebro.

  • EMG: electromiograma, que muestra la actividad eléctrica de los músculos.

  • PE: potenciales evocados, que muestran la respuesta del cerebro al estímulo.

  • BP: la presión arterial, que representa la presión de arterias y venas.


Las señales médicas mencionadas anteriormente pueden ser utilizadas por diferentes especialidades médicas, tales como cardiología, neurología y endocrinología. En algunos estudios estas señales pueden emplearse combinadas, por ejemplo, en estudios del sueño, donde tanto ECG como EEG proporcionan información importante. Una señal es un fenómeno que provee información. Por ello no sólo es necesario grabar la señal en estudio, sino también procesarla a fin de extraer la información subyacente. El procesamiento de las señales médicas proporciona información médica acerca de si el paciente está en buen estado de salud o no. Normalmente estas señales se procesan utilizando algoritmos sofisticados. Recientemente, el advenimiento de sistemas informáticos más potentes, ha facilitado el desarrollo de cálculos más complejos e intensivos [4].

C.Computación grid


La computación grid es un nuevo paradigma de computación distribuida, en la cual todos los recursos de un número indeterminado de computadoras son tratados de forma transparente como una única supercomputadora [5]. El concepto de computación grid también resulta adecuado para el almacenamiento y manejo de un gran número de datos [6], como el que se requiere para el repositorio del HIBA. La idea de computación grid es factible debido a la existencia de una capa intermedia de software entre los recursos y el usuario, llamado "middleware". El middleware es un software de conexión que ofrece un conjunto de servicios que permiten correr aplicaciones sobre plataformas heterogéneas, como podemos ver en el diagrama de la figura 1.


Fig. 1: Este diagrama muestra dónde se ubica el middleware y su relación con las aplicaciones cliente y los recursos de almacenamiento y procesamiento de la grid.

D.Middleware gLite


El middleware gLite es una pila (stack) de servicios de computación grid empleada por el CERN, nacido de la colaboración de diferentes centros de investigación académica e industrial como parte del proyecto EGEE. gLite proporciona un marco para la construcción de aplicaciones grid, aprovechando el poder de la computación distribuida y los recursos de almacenamiento a través de Internet. Los servicios grid de gLite se basan en una arquitectura orientada a servicios (SOA) [7], lo que permite la interconexión entre ellos de una manera sencilla y facilita la cumplimentación de estándares grid. La figura 2 muestra los servicios del middleware gLite. Una de las razones por las cuales elegimos gLite es su modularidad, que permite la implementación de diferentes servicios de acuerdo a necesidades específicas, sin vernos obligados a utilizar el sistema completo.



Fig. 2: Los servicios del middleware gLite

E.Objetivo


El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de un repositorio de señales médicas utilizando tecnologías de computación GRID, y su integración con la infraestructura EHR existente.

II.El módulo Medsigre


El módulo MedSiGRe proporciona acceso al repositorio grid distribuido. La seguridad de este módulo está determinada principalmente por políticas basadas en certificados electrónicos, los cuales son ampliamente utilizados en entornos grid.

A.La arquitectura de MedSiGRe


La implementación de un repositorio grid depende principalmente de la existencia de AMGA, esto es, un servidor de metadatos distribuido que es parte del middleware de gLite [8]. AMGA proporciona una interfaz de acceso a los datos almacenados en diferentes motores de bases de datos distribuidos en la grid. En nuestro caso, AMGA utiliza una base de datos PostgreSQL como backend de almacenamiento. En la arquitectura de MedSiGRe, AMGA se utiliza para almacenar la información de los pacientes así como sus estudios médicos. Esta base de datos contiene, para cada estudio médico, las referencias de la ubicación física de los archivos de señales. Estas referencias son administradas por una catálogo de archivos lógicos (LFC) [9]. La granularidad mínima de los objetos manejada por el repositorio MedSiGRe es el "estudio médico". Un estudio médico está compuesto por uno o más archivos de datos de señales. Los archivos de estudios se almacenan en diferentes máquinas, que en terminología grid se denominan elementos de almacenamiento (SE). La figura 3 muestra las capas del módulo MedSiGRe. Es muy importante que no se viole la privacidad de los datos médicos. También es fundamental el resguardo ante la pérdida de los mismos. MedSiGRe lidia con estas cuestiones de dos formas diferentes. Por un lado, todos los datos son transmitidos mediante el uso de un servicio de copia segura. Este servicio no sólo protege la confidencialidad de los datos en el canal de transmisión, sino que también almacena los datos en forma encriptada [10]. Por otro lado, la pérdida de datos se previene replicando todos los archivos que componen cada estudio a lo largo de diferentes SEs. Esta replicación de archivos también se ve facilitada por el Servicio de Almacenamiento Seguro. El servidor AMGA tiene su propio sistema de replicación, que mantiene sincronizado dos o más servidores por medio de un esquema maestro-esclavo [11]. Como puede verse en la figura 3, hay dos escenarios de uso que MedSiGRe soporta. El primero utiliza este módulo para que la aplicación cliente (EHR), leer, mostrar, actualizar y añadir nuevos datos al repositorio. En este primer escenario no se involucran recursos de procesamiento de la grid. El segundo escenario utiliza el módulo como una fuente de datos para alimentar algoritmos que computados en forma paralela y/o distribuida en los elementos de cómputo (CE) de la grid. La arquitectura propuesta facilita el desarrollo de algoritmos que aprovechen este segundo escenario puesto que abstrae a las aplicaciones cliente de la ubicación física de los datos, pasando solamente a los nodos de trabaja (WN) la ubicación lógica de los archivos de datos utilizados.


Fig. 3: Capas de aplicación MedSiGRe: la caja con bordes a rayas separa los recursos de grid y el módulo cliente u otras aplicaciones. La caja que encierra a la grid está dividida conceptualmente. A la izquierda se agrupan los servicios de datos utilizados por el repositorio. A la derecha se encuentran los servicios de cómputo que explotan los datos almacenados.

B.La interfaz de MedSiGRe


La interfaz de MedSiGRe fue diseñada para cumplir con dos grandes casos de uso requeridos por el proyecto Itálica. El primer caso de uso (resumido en la figura 4) muestra a un médico como consumidor de la información almacenada en el repositorio. Los datos que se consumen de esta forma aparecen junto con el resto de los datos del paciente en el EHR. El médico también puede actualizar algunos de los metadatos asociados con los estudios, o añadir nuevos estudios a la historia clínica del paciente. El segundo caso de uso muestra a un técnico que realiza estudios médicos. El técnico cuenta con permisos para añadir nuevos estudios a la historia de un paciente, pero, por razones de privacidad, no puede leer el resto de sus estudios.



Fig. 4: Los médicos y los técnicos pueden acceder a los datos del repositorio. El diagrama muestra las acciones que puede realizar cada uno de estos roles sobre los estudios almacenados.
Esta diferenciación de roles se logra mediante la aplicación de políticas que restringen el acceso al sistema. La mismas se encuentran a nivel de la interfaz, implementadas mediante el pedido de nombre de usuario y contraseña. Para maximizar la seguridad brindada por este esquema se utilizan diferentes técnicas (por ejemplo: conexiones SSL, el cifrado de las contraseñas almacenadas por medio de algoritmos de hashing como el SHA-512).

La separación entre la interfaz y la grid fue muy valiosa también desde un punto de vista de desarrollo de software. Durante el período de desarrollo, y con el fin de realizar pruebas preliminares al sistema, se creó un stub del repositorio utilizando una base de datos PostgreSQL. Este stub nos ayudó a validar el modelo de uso propuesto antes de que la implementación grid estuviera completa.

C.Integración con Itálica


Los médicos del HIBA usan diariamente el sistema de EHR, por lo cual es de gran importancia conservar su estabilidad a medida que se le añaden nuevas extensiones. En nuestro caso, hemos elegido un enfoque modular de desarrollo con el fin de intervenir lo menos posible en el sistema preexistente.. El sistems EHR del proyecto Itálica está implementado en un servidor de aplicaciones Java. Para integrar la aplicación web al repositorio grid se ha agregado una pestaña más a la presentación actual de la historia clínica electrónica, por medio de la cual se puede acceder a los estudios basados en señales del paciente. Esta nueva pestaña también proporciona funcionalidades de búsqueda y filtrado (por fecha de estudios médicos, tipos de estudios, médico que lo solicitó, etc) que permiten recuperar del repositorio sólo los datos que van a utilizarse. Como muestra la figura 5, todos los pedidos al repositorio son canalizados a MedSiGRe por medio de llamadas a una interfaz de programación (API) provista por el módulo. La API disminuye el esfuerzo de desarrollo puesto que abstrae a los desarrolladores de la interfaz gráfica de la interacciones con la grid, particularmente del complicado manejo de certificados que debe hacerse para acceder a los servicios de ésta. El middleware de la grid requiere un certificado para verificar la identidad del usuario. Este certificado se basa en X.509 o PKI y permite autenticar al usuario para que pueda explotar los recursos de datos o procesamiento brindados por la grid [13]. En este caso, el sistema EHR tiene su propio certificado que es enviado al módulo MedSiGRe para validar su acceso a los recursos de la grid.

La integración por medio de una API también conserva la modularidad del sistema EHR, ya que no requiere introducir grandes cambios al código existente. Otra ventaja de publicar una API es que la misma puede ser utilizada por otras aplicaciones (web o de escritorio, véase la figura 5) que también necesiten tener acceso al repositorio.

III.Discusión


A primera vista, pueden discernirse dos grandes beneficios para el HIBA en la implementación de un repositorio grid de señales. La primera es que este sistema permite prácticamente un crecimiento indefinido de espacio de almacenamiento, de forma transparente a las apliciones que explotan los datos; añadir nuevos nodos de datos no implica tener que realizar cambios al núcleo del software. Una consecuencia directa de esto es que cada médico tiene acceso a una gran cantidad de datos de cada paciente que trata. La segunda ventaja es que, en una institución de investigación como el HIBA, es muy conveniente contar con una herramienta que permita acceder fácilmente y procesar la gran cantidad de datos en forma de señales médicas.



Fig. 5: Este diagrama muestra la distribución del grid y la aplicaciones en el HIBA. El EHR se integra con MedSiGRe al nivel de servidor de aplicación. La integración se facilita gracias a la publicación de una API del módulo.

Desde un punto de vista tecnológico, las ventajas de la utilización de un repositorio grid es que la información se distribuye en muchos nodos, con lo cual se flexibiliza el mantenimiento del sistema y aumenta la redundancia, disminuyendo la probabilidad pérdida de datos. La replicación de datos en este sistema se encuentra automatizada y es completamente transparente para los usuarios del repositorio. Desde una perspectiva computacional, al tener los datos distribuidos y al ser posible accederlos abstrayéndonos de su lugar de almacenamiento físico, se facilita la implementación de algoritmos que aprovechen la capacidad de cómputo de la grid, particionando el conjunto de datos a procesar, disminuyendo de esta forma los tiempos de procesamiento de datos.

Analizando ahora las principales desventaja de la utilización de una grid se destacan dos problemas. El primero de ellos es que algunas tareas corren más lentamente en un ambiente paralelo que cuando son ejecutadas secuencialmente (el overhead computacional de la paralelización no siempre es amortizado por la ganancia de los cómputos paralelizados), y el esfuerzo de creación de buenos algoritmos de procesamiento paralelo es elevado, ya que su lógica por lo general es mucho más compleja que la de los algoritmos secuenciales. El otro problema reside en la dificultad de instalar y mantener una grid local, puesto que se necesitan una cantidad importante de hardware y muchas horas hombres de instalación, configuración y mantenimiento.

La labor futura en el HIBA es el diseño y desarrollo de aplicaciones grid que permitan, mediante el uso del repositorio grid, procesar los datos almacenados en el mismo.

Agradecimientos


Los autores agradecen al Hospital Italiano de Buenos Aires por todo el apoyo aportado. MR y FM agradecen el apoyo del Departamento de Ingeniería en Sistemas de Información, Facultad Regional Buenos Aires, Universidad Tecnológica Nacional. MR y JFGE agradecen el apoyo del Departamento de Ciencias de la Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, y al Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Referencias


  1. E. Alarcos Llorach, Gramática de la Lengua Española, Madrid: Editorial Espasa Calpe, 1999.

  2. L. M. Arslan y J. H. L. Hansen, “Language accent classification in American English”, Speech Communication, vol. 18, pp. 353-367, 1996.

  3. K. Bartkova y D. Jouvet, “Selective prosodic post-processing for improving recognition of French telephone numbers”, en Proc. of the 7th European Conference on Speech Communication and Technology, vol. 1, pp. 267-270, 1999.

  4. A. Batliner, A. Kieling, R. Kompe, H. Niemann y E. Nöth, “Tempo and its Change in Spontaneous Speech”, en Proc. of the 5th European Conference on Speech Communication and Technology, vol. 2, pp. 763-766, 1997.

  5. A. Bonafonte, I. Esquerra, A. Febrer y F. Vallverdu, “A bilingual text-to-speech system in Spanish and Catalan”, en Proc. of the 5th European Conference on Speech Communication and Technology, vol. 5, pp. 2455-2458, 1997.

  6. L. Bosch y N. Gallés, “The role of prosody in infants’ native-language discrimination abilities: the case of two phonologically close languages”, en Proc. of the 5th European Conference on Speech Communication and Technology, vol. 1, pp. 231-234, 1997.

  7. C. Brindöpke, G. A. Fink y F. Kummert, “A comparative study of HMM-based approaches for the automatic recognition of perceptually relevant aspects of spontaneous German speech melody”, en Proc. of the 7th European Conference on Speech Communication and Technology, vol. 2, pp. 699-702, 1999.

  8. C. Brindöpke, G. A. Fink, F. Kummert y G. Sagerer, “A HMM-based recognition system for perceptive relevant pitch movements of spontaneous German speech”, en Proc. of the 5th International Conference on Spoken Language Processing, Prosody and Emotion 6. 1998.

  9. D. Busdhtein, “Robust Parametric Modeling of Durations in Hidden Markov Models”, IEEE Trans. On Speech and Audio Processing, vol. 4, No. 3, 1996.

  10. J. E. Cahn, “A Computational Memory and Processing Model for Prosody”, en Proc. of the 5th International Conference on Spoken Language Processing, Prosody and Emotion 2. 1998.

  11. E. Campione y J. Véronis, “A Statistical Study of Pitch Target Points in Five Languages”, en Proc. of the 5th International Conference on Spoken Language Processing, Prosody and Emotion 5. 1998.

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