eu ouço as vozes eu vejo as cores eu sinto os passos de outro brasil que vem aí mais tropical mais...

Eu ouço as vozes eu vejo as cores eu sinto os passos

de outro Brasil que vem aí mais tropical mais fraternal

mais brasileiro …

(Gilberto Freire)

Mauro Oliveira, Odorico Andrade,

Claude Sicotte, J-L Denis, Stenio Fernandes

José Bringel, Hervé Martin, Jérôme Gensel

France BrazilCanada

LARIISALaboratoire Application Réseaux Intelligence Intégration Santé

A Context-Aware Framework for Health Care Governance Decision-Making Systems: A model based on the Brazilian Digital

TV

Mauro Oliveira & Odorico Andrade

1) Real-time Information

2) Health Knowledge

3) Professional Experience

4) Decision making

"Once we realized the lack of a system able to provide reliable data and information in real time, offering correct information for making decisions, we have decided to transfer the Office of Health Secretary and his staff to the Control Center of Endemic Diseases and Zoonoses”.

(Andrade, 2009)

Real Situation

LARIISA GENESIS (Canadá, 2009)

Criar um Sistema Inteligente de Governança para Tomada de Decisão em Saúde

Informação em Tempo Real

Conhecimento na Área de

Saúde

Experiência em Gestão de

Saúde

Apoio na Tomada de

Decisão

Visão da área deSAÚDE

(Odorico Andrade)

Sistema de Saúde na Sistema de Saúde na Era IndustrialEra IndustrialBaseado no TRATAMENTO de doenças

Fonte: K. Jennings, K. Miller, S. Materna (1997)

Secundária

Primária

$

¢

Terciária

Incentivado

Desencorajado

Ass

istê

nci

aPro

fiss

ional

Sistema de Saúde na Sistema de Saúde na Era da InformaçãoEra da InformaçãoBaseado na PREVENÇÃO de doenças

¢

Incentivado

DesencorajadoFonte: K. Jennings, K. Miller, S. Materna (1997)

Como Autoridades

Ass

istê

nci

aPro

fiss

ional

Como Parceiros

Como Facilitadores

Auto-Cuidado

Amigos e Família

Redes de Apoio

$

Sistema de Saúde de Sistema de Saúde de GovernançaGovernança

Inteligência para

Tomada de Decisão em Gestão de

Saúde

Gestão do Conhecimento

Normativo Sistêmico

Clínica Epidemiológica

Administrativa

Informações Compartilhadas

Modelo Modelo Knowledge to Action Knowledge to Action (KTA)(KTA)

LARIISALARIISA - Framework - Framework

LARIISA LARIISA - Framework- Framework


Modelo LARIISA


Modelo GISSA

LARIISA


Modelo GISSA


Visão da área daComputação(Mauro Oliveira)

Criar um Sistema Inteligente de Governança para Tomada de Decisão em Saúde

Informação em Tempo Real

Conhecimento na Área de

Saúde

Experiência em Gestão de

Saúde

Apoio na Tomada de

Decisão

1) Real-time Information

2) Health Knowledge

3) Professional Experience

4) Decision making

"Once we realized the lack of a system able to provide reliable data and information in real time, offering correct information for making decisions, we have decided to transfer the Office of Health Secretary and his staff to the Control Center of Endemic Diseases and Zoonoses”.

(Andrade, 2010)

Set-box and Digital Belt

Ontology Representation (OWL)

Context Reasoning Component

Decision making Applications

Real Situation LARIISA: Context-Aware System

LARIISA GENESIS (2009)

NetworkNetwork

Audio

Video

DataData Carrossel

MOTIVATION

Interactive Digital TV

Total of Houses: 70 millions

– Coockle 97,7%– Television 95,7%– Refrigerator 86,7%– Mobile phone 61,2%– Telephone 54,0%– Microcomputador: 16,91%

Internet access 15,08%

Brazilian Digital Divide ProblemBrazilian Digital Divide Problem

MOTIVATION

1. MOTIVATION

Digital Belt Project

Motivation

Diga-Ginga(FINEP Project)

Sistema de Saúde de Sistema de Saúde de GovernançaGovernança

Inteligência para

Tomada de Decisão em Gestão de

Saúde

Gestão do Conhecimento

Normativo Sistêmico

Clínica Epidemiológica

Administrativa

Informações Compartilhadas

(1)

(2)

(3,4)

(5)

AgentPersonalizedmessage

AgentPersonalizedInformation

Context Detection

IF-THEN RULE-BASED APPROACH

(1) IF blood sugar exceeds a threshold, THEN should not take certain food.(2) IF the room is too dry, THEN turn on the humidity generator(3) IF the user is at lunch, THEN send the message later.(4) IF the user is not at office, THEN send the call to the mobile.(5) IF a PC is accessible, THEN present the message as video.

Context-aware Services

Context-Aware Health Agent APPLICATION

Context-Aware Health Agent PERSONALIZATION

Decision Making in Governance

Decision MakingApplication

2. OBJECTIVE

Two ways to capture the health data

- Interactive Programs- Sensors

Modelo Modelo Knowledge to Action Knowledge to Action (KTA)(KTA)

…

OntologyBase

Service Adaptation

Adaptation - Query

Adaptation - Aggregation

Context Provider 1 Context Provider 2 Context Provider N…

Context Reasoning

LARISSA FRAMEWORK

(Context-awareness)Knowledge to Action Process (KAP) Action Cycle (Application)

Knowledge Creation

LARISSA framework v2.1

Context-aware Services Context-aware Services Context-aware Services

Decision MakingApplication

Containers

Knowledge Creation

Knowledge to Action Process (KAP)

TailoringKnowledge

Action Cycle (Application)

Adaptation - Query


LARISSA FRAMEWORK

OntologyBase

Service Adaptation


Context Reasoning

Context-aware Service 1 Context-aware Service 2 Context-aware Service N…

(Context-awareness)

Container

7) PROPOSAL: LARISSA FRAMEWORKKNOWLEDGE TO ACTION (KTA)

Knowledge Creation(Process)


LARISSA framework v2.1

(Information for the Knowledge Creation)

Action Cycle (Application)

LARISSA FRAMEWORK

…

OntologyBase

Service Adaptation

Adaptation - Query



Context Reasoning

Context-aware Services Context-aware Services

Systemic Normative

Clinical and Epidemiology Administration Share

ManagementKnowledge

Management

Context-aware Services

LARISSA FRAMEWORK

CONTEXT CATEGORIES (Zhang and all.):

(1) Personal Health Context : physiological and mental context(2) Environment Contex: temperature, light, humidity, noise, etc.(3) Task Context: goals, task, actions, activities, events, etc.(4) Spatio-temporal Context: time and location(5) Terminal Context: terminal type, interface, media supported, etc.

AgentPersonalizedmessage

AgentPersonalizedInformation

Context Detection


LARISSA FRAMEWORK

Modelagem &

Aplicação


Modelo GISSA

LARISSA FRAMEWORK

Local health context model

LARISSA FRAMEWORK

Global health context model

Applying DENGUE Study Case to LARIISA

Decision Making in Knowledge Management

Decision Making in Systemic Normative

Decision Making in Clinical and Epidemiology

Decision Making in Share Management

Decision Making in Administration

Decision: Creating an Emergency for the clinical management of severe cases (ER-SC)

Rule: IF the patient had Dengue more than once AND lives in an area with high infestation rate AND has symptoms A,B and C, THEN you must consult the ER-SC about this case

Results: lower mortality due to a series of actions, in special the use of the rule above.

Applying DENGUE Study Case to LARIISA

Administration Case

Decision Making in

Administration

IF the patient had Dengue more than once AND lives in an area with high infestation indice AND has symptoms A,B and C,

THEN you must consult the ER-SC about this case

Results: lower mortality due to a series of actions, in special the use of the rule above

Decision: Creating an Emergency (ER) for the clinical management of severe cases (ER-SC)

Pilot Project of the TAUA City

Epidemiology Case

Decision Making in

Epidemiology

High Level GLOBAL Decision:Reallocating Health Agents !

High Level LOCAL Decision:Updating the Agent’s Agenda !

BST-OFDM

MPEG-2 System

H.264 [email protected] H.264 [email protected]

MPEG - 4 HE-AAC@L4 MPEG - 4 HE-AAC@L3

Ginga

APL1 APL2 APLn...

DemoduladorDecod. do Canal

Dec. Áudio

Dec. Vídeo

CPUMemória

VC

RF

IR CR

Video out

AudioSurround

Audio outRF out

RedeExterna

RF in

API SO

...

Health Agent Scenario

Desenvolvimento&

Prototipagem

Fortaleza, 10/08/2012 Taciano Pinheiro 44

Lariisa Framework coreArtigo IEEE (2010) – Mauro/Odorico et al

Diga SaúdeDissertação MPCOMP (2011) – Marcos Eduardo


LisaDissertação MPCOMP (2011) – João Batista


SisaDissertação MPCOMP (2011) – Antunes


Caminhos do ConhecimentoDissertação UFC - Medicina (2012) - Veruska


Paola – Plataforma (para o Desenvolvimento) de Aplicações de Ontologias para o Lariisa,

sensíveis ao Contexto

Dissertação MPCOMP (2012) – Taciano


Protégé


Paola - Arquitetura


Paola – Bases de Conhecimento


Paola – Provedores de Contexto


Paola – Executável e Simulação


ConsideraçõesFinais

Sistema de Saúde na Sistema de Saúde na Era da InformaçãoEra da InformaçãoBaseado na PREVENÇÃO de doenças

¢

Incentivado

DesencorajadoFonte: K. Jennings, K. Miller, S. Materna (1997)

Como Autoridades

Ass

istê

nci

aPro

fiss

ional

Como Parceiros

Como Facilitadores

Auto-Cuidado

Amigos e Família

Redes de Apoio

$

Visão de Aplicação


BST-OFDM

MPEG-2 System

H.264 [email protected] H.264 [email protected]

MPEG - 4 HE-AAC@L4 MPEG - 4 HE-AAC@L3

Ginga

APL1 APL2 APLn...

DemoduladorDecod. do Canal

Dec. Áudio

Dec. Vídeo

CPUMemória

VC

RF

IR CR

Video out

AudioSurround

Audio outRF out

RedeExterna

RF in

API SO

...

LARIISA: Laboratoire Application Réseaux Intelligence Intégration Santé

ITU-T J.200 Recommendation

Brazilian Digital TV Model

Digital BeltProject

PNBL

Saúde PúblicaSecretarias de Saúde

Municipais e EstaduaisMinistério da Saúde

Presidente da República

• PAOLA (Uma plataforma para Aplicações de Ontologia do LARIISA)– Implementar completamente a PAOLA– Melhorar aspectos de usabilidade– Integrar o PAOLA ao protótipo sendo implementado no município

de TAUÁ (Ceará)

• LARIISA (Laboratório Inteligência Saúde – orientado a Contexto)– Explorar melhor a questão da Gestão/Representação do

Conhecimento no LARIISA, bem como sua arquitetura– Idem para a questão da Sensibilidade ao Contexto– Pensar o LARIISA como uma Platform as a service (PaaS)

Trabalhos Futuros


MUITO OBRIGADO

eu ouço as vozes eu vejo as cores eu sinto os passos de outro brasil que vem aí mais tropical mais...

Documents