Modelo de Sistema de Conhecimento para
Serviço de Atendimento Móvel de Urgência
Heloise Manica
1,3, Aldinea Walkoff
4,5, M. A. R. Dantas
1,2, José Leomar Todesco
1,21Programa de Pós-graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento (PPGEGC)
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil
2 Departamento de Informática e Estatística
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil
3 Departamento de Informática
Fundação Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Mandaguari (FAFIMAN), Brasil
4 European Master in Disaster Medicine (EMDM)
Escola de Medicina da Universidade de Piemonte Oriental de Novara, Itália
5 Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU)
Secretaria de Estado da Saúde de Santa Catarina, Brasil
Resumo – Este artigo apresenta um modelo de sistema de conhecimento para o Serviço de Atendimento
Móvel de Urgência (SAMU), onde os profissionais de saúde envolvidos atendem as mais diversas ocorrências e realizam procedimentos variados para cada situação. É proposto um modelo fundamentado em técnicas de engenharia de conhecimento apoiado pela tecnologia de computação móvel. O estudo teórico conclui que o uso da técnica de ontologia associada com o modelo de cache semântico em dispositivos móveis representa uma solução diferenciada, que favorece a interoperabilidade dos sistemas de informação e contribui para o desenvolvimento da estruturação e padronização de conhecimentos da área de urgências e emergências.
Palavras-chave: Informática Médica, Sistema de Conhecimento, Ontologia, Cache Semântico, SAMU
Abstract – This article presents a Knowledge System model for Mobile Emergency Services Support
(MESS), where the health professionals involved deals with the most varied events and carry out a diversity of procedures for each situation. It proposed a model based on knowledge engineering techniques supported by the mobile computing technology. The theoretical study shows that the use of the ontology technique associated with semantic cache model on mobile devices represents a different solution, which promotes the interoperability between information systems and contributes to development the knowledge structure and standardization in urgency and emergencies field.
Key-words: Medical Informatics, Knowledge Systems, Ontology, Semantic Cache, SAMU
Introdução
A Gestão do Conhecimento (GC) é caracterizada por um conjunto de processos que governam a criação, o uso e a disseminação de conhecimento numa organização de forma a atingir seus objetivos. A fim de auxiliar as organizações gerenciarem seus conhecimentos, são propostos os Sistemas de Conhecimento (SC). Tais sistemas são definidos por Alavi e Leidner [1] como sistemas baseados em Tecnologia de Informação (TI), desenvolvidos para apoiar os processos de criação,
armazenamento, recuperação, comunicação e aplicação de conhecimentos.
Através de suas técnicas, a Engenharia do Conhecimento (EC) desenvolve SC para apoiar a gestão de conhecimento na organização. Desta forma, a EC buscar acessar o conhecimento humano em um contexto organizacional em que esse conhecimento possa ser bem empregado. Para isso, adota uma abordagem não-centrada em tecnologia, mas que a utiliza como apoio para as atividades dos trabalhadores de conhecimento [4].
nos processos decisórios. A área de conhecimento em Urgência e Emergência em muitos países, como a França, Inglaterra, Canadá e Estados Unidos, é consolidada com conhecimentos consensuais sobre os procedimentos padronizados, adotados em situações especificas de emergência. Esses conhecimentos se encontram publicados e compartilhados entre os profissionais da área, muitas vezes até mesmo disponibilizados em manuais de bolso, permitindo que todos os pacientes sejam atendidos e tratados da mesma maneira, seguindo os padrões de atendimento.
No Brasil, a área de Urgência e Emergência não é reconhecida na área da saúde como uma especialidade médica ou de enfermagem. As informações e protocolos nesta área são fragmentadas, havendo poucos consensos, rotinas ou protocolos nacionais. Devido à falta de consensos, muitas informações e conhecimentos disponíveis sobre condutas de atendimento se encontram publicadas em idiomas estrangeiros, o que dificulta a consolidação desta especialidade.
Iniciativas do Ministério da Saúde como a criação do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU-192) e de Núcleos de Educação em Urgência (NEUs) incentivam o surgimento de consensos na área de emergência no Brasil. Com o objetivo de estimular a criação e disseminação de conhecimento entre os profissionais, o NEU do estado de Santa Catarina mantém um website1 com informações sobre rotinas de regulação, rotinas de atendimento de urgências, manuais, consensos, entre outras. Muitas dessas informações são úteis para apoiar o raciocínio clinico e tomada de decisão durante os atendimentos realizados em campo. Entretanto, a forma como essas informações estão atualmente disponibilizadas e organizadas não permite que elas sejam consultadas pelos profissionais em tempo real e de forma adequada ao cenário do atendimento de urgência.
O fato dos profissionais não usarem a informação durante a prática dos atendimentos em campo dificulta a introdução de condutas padronizadas. A mera transferência de informação faz pouco sentido se não está associada às emoções e ao contexto específico em que as experiências são aplicadas. Portanto, é importante o estabelecimento de mecanismos que comuniquem o conhecimento entre os profissionais no momento em que eles estão atuando, de forma que estimule a criação de conhecimento consensual.
Neste sentido, o presente trabalho busca contribuir com a representação, comunicação e padronização de conhecimento na área de emergência. As técnicas utilizadas são oriundas da Engenharia de Conhecimento. É proposto um
1 http://neu.saude.sc.gov.br
modelo de SC para serviço móvel de emergência, fundamentado na técnica de ontologia e cache semântico.
Metodologia
Para a introdução de um modelo de sistema de conhecimento adequado à realidade do SAMU, buscou-se primeiramente estudar e entender como ocorre a transferência de conhecimento entre os profissionais de saúde, focando os problemas de conhecimento que o sistema deverá tratar. Nesta etapa, a pesquisa baseou-se no modelo da espiral de criação do conhecimento proposto por Nonaka e Takeuchi [9], em que o conhecimento surge da interação entre o conhecimento tácito e o conhecimento explícito.
Para modelar e representar os conceitos explícitos no domínio de emergência é utilizada a técnica de ontologia, introduzida conforme os conceitos de maior importância para a área pré-hospitalar, de acordo com profissionais do SAMU-SC e vários livros-texto, inclusive os protocolos do SAMU Francês. Os conceitos foram modelados conforme o vocabulário controlado DeCS2
(Descritores em Ciências da Saúde).
A tecnologia de computação móvel é usada para comunicar conhecimento em qualquer hora e qualquer lugar, contribuindo com a tomada de decisão durante os atendimentos realizados em campo. Por meio de dispositivos portáteis os médicos podem pesquisar por conhecimento disponibilizado no website do NEU-SC.
Para agilizar o processo de comunicação de conhecimento e identificar relações interessantes entre os conceitos pesquisados pelos usuários nos dispositivos móveis, a pesquisa baseia-se no modelo de cache semântico [6,7,8,10,11] em dispositivos portáteis.
Representação de Conhecimento em Saúde
O processo de representação do conhecimento resulta na expressão dos pensamentos, experiências, observações e metodologias aplicadas pelo grupo de especialistas no domínio. Existem diferentes técnicas para representação e comunicação de conhecimento entre especialistas num domínio, tais como: léxicos, thesaurus, dicionários, taxonomias, ontologias, entre outros. Na área da saúde, essas representações são freqüentemente utilizadas com vários objetivos, entre eles, a troca de conhecimentos entre os profissionais de forma clara e sem ambigüidades.
O DeCS2 é um vocabulário controlado trilíngüe (Inglês, Português e Espanhol) disponibilizado pela BIREME (Centro Latino-Americano e do Caribe de Informação em
Ciências da Saúde) cujo objetivo é permitir o uso de terminologia comum para indexar, catalogar e buscar informações e documentos biomédicos relacionados à saúde. É utilizado principalmente para indexação e recuperação de artigos científicos nas bibliotecas virtuais em saúde Medline e Lilacs.
Como não existe vocabulário controlado específico para atendimento de urgência e emergência, a pesquisa por documentos nesta área é dificultada. Por exemplo, o termo “dor torácica” para atendimento de emergência é diferente do termo “dor torácica” em um consultório médico. Assim, pesquisas realizadas em bibliotecas virtuais por palavras-chave normalmente resultam em documentos que não se referem ao contexto desejado.
Para auxiliar a criação, armazenamento, recuperação, comunicação e aplicação de conhecimento, os serviços de emergência podem ser apoiados por SC. O conhecimento deve ser representado em uma linguagem que os computadores possam compreendê-lo. Um método da EC para modelar de maneira precisa o conhecimento de um grupo de especialistas em linguagem que pode ser interpretada pelos computadores é a técnica de Ontologia.
Diferente dos descritores e thesaurus, ontologias possuem relações entre os termos mais explicitas e se apresentam em linguagem que pode ser interpretada por máquinas. Conforme Almeida e Bax [2], uma ontologia pode ser definida como as regras que regulam a combinação entre conceitos (que são organizados em uma taxonomia) e suas relações (i. é, o tipo de interação entre os conceitos) em um domínio do conhecimento e permite aos usuários formularem consultas a instâncias (elementos específicos, ou seja, os próprios dados) usando os conceitos definidos pela ontologia.
Em saúde, ontologias podem ser utilizadas para auxiliar a troca de informações clínicas entre sistemas computacionais e no desenvolvimento de novas aplicações como prontuário eletrônico, segunda opinião diagnóstica, sistemas de suporte a decisão diagnóstica, entre outros.
Comunicação de Conhecimento no SAMU
O SAMU-192 foi criado como parte integrante dos Sistemas Estaduais de Urgência e Emergência, em conformidade com a Política Nacional de Atenção às Urgências do Ministério da Saúde. As Centrais Reguladoras e as Unidades Móveis de Suporte Avançado (USAs) dispõem de médicos em regime de plantão em tempo integral, que devem realizar suas atividades de acordo com protocolos e rotinas nacionais e internacionais de atendimentos às emergências.
A comunicação entre USAs e as centrais normalmente ocorre via rádio e telefonia móvel ou fixa. Nota-se que as experiências e melhores práticas adotadas pelos especialistas nos atendimentos não são registradas de forma que sejam compartilhadas entre os profissionais e propiciem o desenvolvimento de novos conhecimentos.
Em atendimentos de emergência, tanto o médico da central como o médico da USA devem ter acesso rápido a conhecimentos que auxiliem a tomada de decisão. Para cada situação especifica de urgência existem variações no diagnóstico e na terapêutica de acordo com a idade, sexo e condições ou doenças pré-existentes. Exemplos de situações específicas em que a disponibilidade de informação irá auxiliar o médico no atendimento são: em uma crise convulsiva em crianças, a dose recomendada do medicamento é dada conforme seu peso; já no caso da paciente atendida ser uma gestante, existem medicações especificas indicadas e contra-indicadas na gravidez; nas intoxicações exógenas existem diferentes terapêuticas para cada substância tóxica envolvida.
Nas situações exemplificadas acima, não é interessante que as informações estejam disponíveis, por exemplo, em um microcomputador fixo na USA, já que nem sempre o atendimento ocorre próximo ou dentro do veículo. Adicionalmente, o atendimento pode ocorrer em situações bastante adversas como em tumultos, mau tempo, situações de risco para a equipe que realiza o atendimento de emergência. Atualmente, no Brasil, além do apoio provido pela central telefônica do SAMU, as USAs não possuem tecnologia que auxiliam no raciocínio médico para tomada de decisão. Alguns profissionais possuem anotações pessoais ou manuais de terapêutica para consulta em um PDA (Personal Digital Assistant) particular, entretanto, nestes casos as condutas são individualizadas e sem consenso sobre o atendimento.
Ciclo do conhecimento
O conhecimento explícito é aquele que pode de alguma maneira ser expresso, enquanto que o conhecimento tácito é inexprimível, pessoal, difícil de formalizar, o que dificulta sua transmissão e compartilhamento. O conhecimento tácito no SAMU se encontra enraizado nas experiências, emoções, insights e ações de seus profissionais.
(treinamentos práticos), sem usar linguagem, onde o conhecimento tácito é adquirido pela observação, imitação e prática.
A externalização é um processo de articulação do conhecimento tácito em conceitos explícitos. No SAMU, o conhecimento tácito se torna explícito, quando as experiências são expressas em modelos, rotinas, manuais, entre outros documentos. A combinação é o processo de sistematização dos conceitos no domínio em um sistema de conhecimento. Nesse modo de conversão os profissionais do SAMU trocam conhecimento através de meios como reuniões, comunicações pelo rádio, celular, entre outros.
Segundo Nonaka e Takeuchi [9], a reconfiguração das informações através da classificação, acréscimo, combinação, categorização do conhecimento explícito leva a novos conhecimentos, é o que acontece na criação do conhecimento através da realização de treinamentos e educação continuada no SAMU.
Finalmente, a internalização é definida como o processo de incorporação do conhecimento explícito em conhecimento tácito, isto é, o "aprender fazendo". Para isso, são necessárias representações do conhecimento sob a forma de documentos, manuais, rotinas, entre outros. Os autores enfatizam que a documentação internaliza experiências, aumentado o conhecimento tácito, além de facilitar a transferência do conhecimento explícito para outras pessoas.
Resultados
O modelo de SC proposto é fundamentado no ciclo do conhecimento [9], em que a combinação de conhecimento é favorecida pela técnica de ontologia; a externalização do conhecimento ocorre através da documentação dos procedimentos em formas de arquivos; e a internalização acontece no momento em que o profissional consulta o conhecimento, em qualquer hora e qualquer lugar, pelo uso de dispositivos portáteis. Adicionalmente, o uso do cache semântico otimiza o uso dos recursos do sistema e auxilia na geração de novos conhecimentos.
A ontologia proposta (figura 1), foi elaborada para testar sua interação entre os componentes do SC proposto (figura 2). A figura 1 ilustra parte da ontologia. A classe “documento” é usada para instanciar documentos publicados no website do NEU-SC. A ontologia representa o uso adequado de cada documento através da propriedade “é_usado_em”. Por exemplo, pela figura 1 podemos afirmar que: “o documento_2 contém conhecimentos sobre eletrocardiografia, que é uma instância da classe testes_de_função_cardíaca”.
Figura 1 – Ontologia
Uma visão geral do modelo proposto é ilustrado na figura 2. Os especialistas exteriorizam seus conhecimentos em documentos digitalizados (vídeos, imagens, melhores práticas, rotinas, manuais, entre outros) que são armazenados no servidor do NEU. A combinação ocorre com o uso da ferramenta Protégé, onde o especialista relaciona os documentos a seus significados, sinônimos e com as melhores situações em que eles devem ser utilizados. Essa ontologia é então exportada para o formato OWL (Web Ontology Language) possibilitando que ela seja consultada e compreendida por outras ferramentas computacionais.
Figura 2 – Visão Geral do Modelo
NEU. Dessa forma, o arquivo mais adequado para a situação será selecionado e enviado para o PDA do médico. Assim, ocorre a internalização do conhecimento, pois experiências externalizadas são consultadas e utilizadas em novas situações.
Anexo a cada arquivo é enviado sua descrição semântica, que será utilizada para o gerenciamento do cache no dispositivo móvel e também para promover novos conhecimentos, conforme descrito a seguir.
Cache Semântico para gerar conhecimento
As respostas das consultas executadas são armazenadas em cache no dispositivo móvel conforme o modelo de cache semântico [3]. O modelo de cache semântico (CS) é composto por conjuntos disjuntos de regiões semânticas (ou segmentos semânticos) e um índice. As regiões semânticas agrupam objetos semanticamente relacionados, e são definidas dinamicamente conforme as consultas são executadas pelo usuário. Maiores detalhes sobre este modelo podem ser consultados em [5,6,7,10,11].
O principal objetivo de pesquisas relacionadas ao CS em ambiente de computação móvel é prover disponibilidade de informação em momentos de desconexões e a redução de solicitação de informações ao servidor, poupando recursos dos dispositivos portáteis e o processamento no servidor. Experimentos iniciais realizados em dispositivos portáteis mostram que o modelo é atraente para aplicações em computação móvel [7,8].
O Cache semântico é particularmente útil para este estudo devido ao comportamento típico do usuário ao executar uma pesquisa: inicia com um termo para ter uma visão geral dos conteúdos e vai então refinando sua pesquisa. Adicionalmente, o modelo proposto utiliza o CS com a finalidade de identificar a freqüência de uso dos arquivos e relações interessantes entre os conceitos pesquisados pelos usuários e os conceitos introduzidos na ontologia. Para atingir esse objetivo, o CS é modelado da seguinte forma. Anexo com as respostas das consultas, o servidor envia o “braço” da ontologia, que serve como descrição semântica do segmento em cache. O seguinte exemplo ilustra a organização e uso do cache no dispositivo móvel.
Exemplo 1: Considere que a ontologia
represente o conhecimento de que o documento “doc_1” contém informações relacionadas com o conceito “ressuscitação cardiopulmonar”. Este conceito possui como sinônimos “desfibrilação”, “reanimação cardiopulmonar” e “CPR”.
Suponha que um médico execute uma consulta por documentos utilizando a palavra chave “código azul”. O especialista em saúde tem conhecimento de que “código azul” é sinônimo de “desfibrilação”, entretanto este fato ainda não foi
representado na ontologia e o sistema não consegue responder esta consulta. Conforme a tabela 1, um segmento semântico vazio é criado em cache (S1), pois não é associado a nenhuma
resposta.
O especialista faz uma nova tentativa, mudando a palavra-chave da pesquisa para “desfibrilação”. Desta forma a consulta é respondida, e “doc_1” é enviado para o dispositivo móvel, que armazena em cache o documento juntamente com sua descrição semântica, representada por: SCC, os conceitos
usados na consulta e SCO, os conceitos e seus
sinônimos representados na ontologia. Outros elementos do índice de segmentos semânticos em cache (tabela 1) são SC, SF e STS que
representam, respectivamente, a resposta da consulta, a freqüência de uso do segmento e a marca de tempo.
Tabela 1 – Índice de Segmentos Semânticos
Com esta organização do cache, caso o usuário volte a executar a mesma consulta usando outros termos sinônimos será possível respondê-la sem comunicação com o servidor, agilizando assim a resposta e reduzindo o uso de recursos do dispositivo móvel e da rede. Por exemplo, se o especialista mais tarde pesquisar por CPR, será possível responder essa consulta em cache, pois o segmento S2 indica que CPR
esta relacionado com o “doc_1”.
No exemplo 1, pela proximidade da marca de tempo e seqüência da execução das consultas realizadas, o sistema pode inferir que “código azul” (S1) pode estar relacionado com
”desfibrilação” (S2). Essa relação poderá ser
usada de várias maneiras para melhorar o desempenho das consultas. Por exemplo, em uma próxima tentativa em que o profissional usar este termo (“código azul”), o sistema pode sugerir a substituição da pesquisa com o uso do termo “CPR”. Caso o usuário concorde, a consulta é respondida com o conteúdo em cache.
Outro uso inovador do cache semântico proposto nesta pesquisa é no sentido de introduzir conceitos adotados no dia a dia dos especialistas ainda não representados na ontologia, por exemplo, o sistema pode sugerir ao especialista responsável pela manutenção da ontologia, a adição do termo “código azul” como sinônimo de “Desfibrilação”. O especialista então decide se esta sugestão é viável ou não, e também toma conhecimento de que o conceito solicitado não retornou documentos relacionados,
o que evidencia a necessidade de promover discussões e incorporação de conhecimento relacionado ao assunto.
Discussão e Conclusões
O aumento da quantidade de informações que necessitam ser manipuladas pelo médico para um adequado atendimento do paciente vem intensificando a necessidade do uso dos Sistemas de Conhecimento.
Esse estudo tem como objetivo principal à concepção de um modelo de SC eficiente para representação e comunicação de conhecimento durante os atendimentos realizados pelos profissionais do SAMU. O artigo propõe um modelo de SC baseando-se em técnicas da engenharia de conhecimento apoiada pela tecnologia de computação móvel.
Mediante os estudos realizados, pode-se observar que o desenvolvimento de ontologias associada com os benefícios do cache semântico em dispositivos móveis representa uma solução que contribui para o desenvolvimento da estruturação e padronização de conhecimentos da área de urgências e emergências. Algumas vantagens proporcionadas pelo uso de ontologia em saúde são: definição de vocabulário comum; padronização no desenvolvimento de sistemas; possibilidade de desenvolvimento de software mais inteligente; comunicação entre sistemas (hospitais, clinicas, etc.) e reuso do conhecimento em novas pesquisas.
No domínio de urgência e emergência, o uso de técnicas para redução do tempo de tomada de decisão dos profissionais torna-se ainda mais relevante. O modelo de cache semântico contribui com a agilidade nas respostas das consultas e também com a redução do consumo de recursos dos dispositivos móveis e de rede. O cache semântico permite estudar as relações entre os conceitos no sentido de identificar novos conhecimentos na prática do atendimento de emergência.
As próximas etapas desta pesquisa incluem a implementação de um protótipo e a realização de testes que ilustrem os ganhos obtidos do modelo proposto.
Referências
[1] Alavi, M.; Leidner, D. E. Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues. MIS Quarterly, 25(1), pp. 107-136, 2001.
[2] Almeida, M. B.; BAX, M. P. Uma visão geral sobre ontologias: pesquisa sobre definições, tipos, aplicações, métodos de avaliação e de construção. Ciência da Informação, Brasília DF, v. 32, n. 3, p. 7-20, 2003.
[3] Dar, S.; Franklin, M. J.; Jónsson, B. Þ.; Srivastava, D.; Tan, M. Semantic Data Caching and Replacement. In: Proceedings of the 22th International Conference on Very Large Data Bases, Mumbai (Bombay), India, pp. 330-341, 1996.
[4] Jennex, M.; Olfman, L. A Model of Knowledge Management Success. In International Journal of Knowledge Management, 2 (3), pp. 51-68, 2006.
[5] Karnstedt, M.; Sattler, K.; Geist, I.; Höpfne, H. Semantic Caching in Ontology-based Mediator Systems. In Berliner XML Tage, 2003.
[6] Lee, K. C. K.; Leong, H. V.; Si, A. Semantic Query Caching in a Mobile Environment. ACM Mobile Computing and Communications Review. 3(2):28-36, 1999.
[7] Manica, H., Camargo, M. S., Dantas, M. A. R. An Architecture for Location-Dependent Semantic Cache Management. In: Proceedings of 7th International Conference on Enterprise Information Systems, Miami, EUA, p. 320-326, 2005.
[8] Manica, H., Dantas, M. A. R., Todesco, J. L. Processamento de Consulta Dependente de Localização em Cache Semântico para Dispositivos Móveis. Hífen (Uruguaiana). , v.31, 2007.
[9] Nonaka, I.; Takeuchi, H. Criação de conhecimento na empresa. 5. ed. Rio de Janeiro: Campus, 1997.
[10] Ren, Q., Semantic Caching in Mobile Computing, PhD thesis, Southern Methodist University, USA, 2000.
[11] Ren, Q., Dunham, M. H., and Kumar, V. Semantic Caching and Query Processing. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 15(1):192-210, 2003.
Contato
1Heloise Manica, Graduada e Mestre em Ciência
da Computação, Doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento (EGC/UFSC)
End.: Rua Vasco da Gama, 218, Maringá-PR Fone: 44-8405-6663, e-mail: heloise@egc.ufsc.br
2Aldinea Walkoff, Médica Neurologista, Mestranda
em Medicina do Desastre e médica do SAMU- Florianópolis.
