Uso de Ontologias para Acesso a Informações de Saúde Armazenadas em Bases de Dados Heterogêneas

Uso de Ontologias para Acesso a Informações de Saúde Armazenadas em Bases de Dados Heterogêneas

Wilma Maria da Costa Medeiros

, Luiz Affonso H. Guedes de Oliveira

, Lirisnei Gomes de Sousa

1Secretaria Municipal de Saúde (SMS), Prefeitura Municipal do Natal (PMN), Brasil

2Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA), Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Brasil

3Faculdade de Excelência Educacional do Rio Grande do Norte (FATERN), Brasil

Resumo - Este artigo apresenta uma proposta de um sistema Web usando ontologias para auxiliar um grupo de usuários especialistas ou não na área da saúde, na busca e recuperação de informações. Os conceitos da ontologia são baseados nos dados das bases de dados do Sistema de Informação em Saúde (SIS), SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) e SIAB (Sistema de Informação de Atenção Básica), da Secretaria Municipal de Saúde do Natal. O sistema está sendo desenvolvido na linguagem Java, baseado em regras e combina o uso de ontologias para facilitar a integração das bases de dados heterogêneas (SINAN e SIAB), além permitir a disseminação do conhecimento.

Palavras-chave: Ontologia, Sistema Web, SIS, Bases de Dados, Java.

Abstract - This article presents a proposal of the Web system using ontologies to help a group of users or non- specialists in health, in the search and retrieval of information. The concepts of the ontology are based on the data stored on the database of Information Systems in Health (SIS), SINAN and SIAB, systems of the Municipal Health Secretary of Natal. The system is being developed in the Java, rules-based and combines the use of ontologies to facilitate the integration of databases heterogeneous (SINAN and SIAB), in addition allow the dissemination of knowledge.

Key-words: Ontology, Web System, SIS, Databases, Java.

Introdução

Atualmente as secretarias estaduais e municipais de saúde gerenciam vários tipos de dados relacionados à sua área de atuação. Esses dados são manipulados através de diversos sistemas de informações e, normalmente, cada sistema de informação armazena seus dados em uma base de dados heterogênea.

A Secretaria Municipal de Saúde da cidade do Natal (Rio Grande do Norte) também passa por esta situação, pois nos dias atuais utiliza 13 sistemas de informações para administração de seus dados, e cada um destes faz uso de uma tecnologia específica. Além disso, para cada sistema existe um grupo de usuários, que normalmente não consegue interagir com os outros sistemas, ou até mesmo desconhecem os dados que são manipulados neles.

No entanto, a dificuldade de integração entre bases de dados heterogêneas para compartilhamento de conhecimento não ocorre apenas na área da saúde e tem sido tema de estudo durante as últimas décadas [1]. Em termos

tecnológicos, o uso de metadados tem contornado essa problemática.

Os metadados são dados sobre dados e são utilizados para descrever características sobre os dados manipulados por uma aplicação. Eles podem ser estruturais ou semânticos. Os estruturais descrevem a organização e estrutura dos dados como: formato, tipo de dado e os relacionamentos sintáticos entre os dados [2]. Este tipo de metadado tem sido utilizado pelos Data Warehouses, que permitem a realização de múltiplas investigações sobre dados modelados a partir da visão do tomador de decisão [3]. Por outro lado, os metadados semânticos descrevem os significados dos dados e as relações semânticas entre os dados. A descrição semântica de uma base de dados pode ser feita através de ontologia, que é uma descrição formal dos conceitos e relações que existe em um domínio, e são compartilhados por uma comunidade [2].

Através de inferências sobre as ontologias é possível obter informações mais sintetizadas, se comparadas aos dados no formato em que se encontram armazenados nas bases de dados.

As ontologias já foram utilizadas em várias áreas de conhecimento como geoprocessamento [4], educação [5, 6] e médica [7]. Existem várias pesquisas na área da saúde, definindo uma padronização do vocabulário médico, tais como [8]:

SNOMED, UMLS e GALEN. Essas pesquisas reúnem informações clínicas no cuidado ao paciente, para recuperar informação no manejo da doença ou para pesquisa, assim como para conduzir à análise de resultados.

Baseado nesses trabalhos, o presente artigo tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma ontologia, a OntS (Ontologia Saúde), a princípio representando os conceitos relacionados a vigilância epidemiológica e os agravos de notificação compulsória, conforme a Portaria GM/MS Nº 5 de 21 de fevereiro de 2006 [9], e o desenvolvimento de uma ferramenta para auxiliar aos usuários na busca e recuperação de informações com relação aos agravos. Mais especificamente, serão utilizadas bases de dados da Secretaria Municipal do Natal, presentes no SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) e no SIAB (Sistema de Informação de Atenção Básica).

O SINAN [10] visa facilitar a formulação e avaliação das políticas, planos e programas de saúde, subsidiando o processo de tomada de decisões, com vistas a contribuir para a melhoria da situação de saúde da população. Tem como atribuições: coletar, transmitir e disseminar dados gerados rotineiramente pelo Sistema de Vigilância Epidemiológica das três esferas de governo (municipal, estadual e federal), através de uma rede informatizada, para apoiar o processo de investigação e dar subsídios à análise das informações de vigilância epidemiológica das doenças de notificação compulsória, fornecendo dados para análise do perfil de morbidade.

O SIAB [11] foi desenvolvido como instrumento gerencial dos Sistemas Locais de Saúde e incorporou em sua formulação conceitos como território, problema e responsabilidade sanitária, completamente inserido no contexto de reorganização do SUS no país, o que fez com que assumisse características distintas dos demais sistemas existentes. Tais características significaram avanços concretos no campo da informação em saúde. Dentre elas, destacamos:

• Micro-espacialização de problemas de saúde e de avaliação de intervenções;

• Utilização mais ágil e oportuna da informação;

• Produção de indicadores capazes de cobrir todo o ciclo de organização das ações de saúde a partir da identificação de problemas;

• Consolidação progressiva da informação, partindo de níveis menos agregados para mais agregados.

Por meio do SIAB obtêm-se informações sobre cadastros de famílias, condições de moradia e saneamento, situação de saúde, produção e composição das equipes de saúde.

Metodologia

Para o desenvolvimento da ontologia, a OntS (Ontologia Saúde), e da ferramenta Web, para auxiliar aos usuários na busca e recuperação de informações com relação aos agravos, foram aplicados métodos de desenvolvimento, conforme descrito no decorrer deste.

Existem algumas metodologias propostas para a construção de ontologias, tais como [12]: de Uschold e King; Gruninger e Fox e Methontology. Ao analisar essas propostas, percebeu-se que uma das mais utilizadas é a Methontology, devido ao detalhamento que proporciona na estruturação das ontologias e possibilidade de reuso [12, 6, 7], bem como a mesma parecer a mais madura de todas, por descrever mais a fundo a metodologia no que tange os passos a serem seguidos e dos artefatos a serem criados para a geração de um modelo conceitual;

também propõe um ciclo de vida baseado em evolução de protótipos.

Diante disso, optou-se por aplicar a metodologia Methontology na construção da ontologia OntS proposta neste trabalho. Além disto, optou-se pelo uso da ferramenta Protégé [13] no desenvolvimento da referida ontologia, pois esta ferramenta apresenta arquitetura expansível, fácil usabilidade, certo nível de detalhamento nas ontologias e vem sendo utilizada na área da saúde.

Assim, empregando-se a metodologia Methontology e a ferramenta Protégé, desenvolveu- se a ontologia OntS com o intuito de tratar o conhecimento referente à área da saúde, tendo-se focalizado inicialmente na vigilância à saúde, especificamente na vigilância epidemiológica [14].

Contudo, a tendência é que esta base de conhecimentos cresça, de forma a abranger novos conceitos já armazenados nas bases de dados da secretaria de saúde.

Os conceitos e as relações entre os mesmos foram obtidos através de entrevistas com experts no domínio, de levantamento bibliográfico [14] e de alguns dados disponíveis em portais [15, 16, 17, 18].

Os artefatos gerados no desenvolvimento da OntS, de acordo com a metodologia Methontology, foram:

• Documento sobre o objetivo da ontologia com breve descrição do domínio;

• Árvore de classificação de conceitos e diagramas de relações binárias;

• Dicionário de conceitos;

• Tabela de relações binárias, tabela de atributos

de instância, tabela de axiomas e tabela de instâncias.

Criação da Ontologia OntS

A Figura 1 apresenta, através de um diagrama UML (Unified Modeling Language) [19] a árvore de classificação de conceitos, com as relações entre as classes presentes na ontologia OntS. O conceito Agravo estende o conceito Doença. Uma Doença tem um Reservatório, Manifestações Clínicas, Tratamento e Incidência, também tem um Diagnóstico, que pode ser Clínico, Diferencial ou Laboratorial. O Agravo tem um modo de transmissão, representado pelo conceito Transmissão, um Agente Etiológico, um Período de Incubação, um Vetor, um Período de Transmissibilidade e um Período Provável. Todo Agravo também possui uma ou mais vigilâncias associadas. Uma Vigilância pode ser Sanitária, Ambiental ou Epidemiológica. Para iniciar o processo de vigilância epidemiológica faz-se necessário realizar uma Notificação, que pode ser:

Individual, Surto, Negativa ou Inquérito tracoma.

Para cada Vigilância Epidemiológica pode existir um Roteiro de Investigação, Definição de Caso, Primeiras Medidas, Medidas de Controle.

Além dos conceitos e das relações entre os mesmos, também existem as instâncias dos conceitos. No caso da ontologia OntS, existem as instâncias de agravo que podem ser dengue ou AIDS, por exemplo. Os conceitos e suas instâncias formam uma base de conhecimento. A base de conhecimento deve ser codificada em uma linguagem processável por um computador, para explicitar, de forma automática, informações ainda implícitas nas bases de dados dos sistemas de informação.

Após a definição dos conceitos da ontologia, os mesmos foram modelados na ferramenta Protégé, que codifica a ontologia na linguagem OWL (Ontology Web Language) [20].

A ontologia, conforme mostrada na Figura 1, possui somente os conceitos sobre o domínio vigilância epidemiológica. A instanciação destes conceitos ocorre em duas partes. A primeira consistiu do levantamento dos agravos de interesse nacional de saúde [9] e das vigilâncias associadas a cada agravo.

A segunda etapa da instanciação dos conceitos da ontologia representa as ocorrências, ou casos, destes agravos. Esta instanciação é feita de forma automática com a geração de código OWL a partir das bases de dados dos sistemas de informação em saúde.

Implementação do Sistema Web

A ferramenta é uma aplicação Web, que está sendo desenvolvida na linguagem Java. A escolha da linguagem Java deve-se a existência de uma biblioteca na mesma para a manipulação de ontologias, chamada Jena [21]. Com esta biblioteca é possível realizar inferências em uma ontologia representada com as especificações da Web Semântica como RDF (Resource Description Framework) [22] e a linguagem OWL, que são as mais utilizadas para a descrição de ontologias.

A ferramenta é composta de uma interface de usuário, um módulo de inferências, e um gerador de instâncias. A interface de usuário é onde o usuário interage para elaborar sua consulta, e esta interface também exibe o resultado da consulta ao usuário. O módulo de inferências é a parte responsável por fazer a análise na base de conhecimento representada pelas ontologias para poder apresentar dados aos usuários, a biblioteca Jena é utilizada por este módulo. Na realização das inferências também estão sendo consideradas questões geográficas, já que em certos agravos, a ocorrência de um determinado número de caso em um mesmo período e em um mesmo local pode representar uma epidemia [23].

O módulo de instanciação é responsável pela geração de instâncias para a base de conhecimento, conforme citado anteriormente, a partir das bases de dados dos sistemas de informação em saúde (SINAN e SIAB). Como as bases de dados são gerenciadas por SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados) diferentes, cada base de dados é tratada de forma diferente.

Mas a idéia é gerar uma representação em um arquivo de texto e a partir deste arquivo de texto gerar o código em OWL.

A ferramenta se propõe a auxiliar três grupos de usuários. O primeiro grupo são os especialistas da área de saúde que desejam acessar dados armazenados em uma das bases de dados, mas que não sabem em quais dos sistemas é possível conseguir estes dados, nem como acessá-los no sistema, ou seja, o usuário não sabe com navegar pelo sistema de informação até conseguir os dados desejados. Nestes casos, a ferramenta deve guiar o usuário para que o mesmo consiga recuperar as informações desejadas. Para que isso seja possível foi desenvolvida uma ontologia sobre as características dos sistemas, com conceitos como interfaces (telas) e tipos de informações (conceitos da área de saúde) relacionados às telas.

O segundo grupo de usuários auxiliado pela ferramenta é formado por usuários não especialistas que desejam informações sobre um determinado tipo de agravo, tais como: primeiros sintomas, diagnóstico, e etc. Estas informações podem ser providas aos usuários considerando aspectos de

Figura 1 – Árvore de classificação de conceitos.

tempo e localização geográfica do mesmo, por exemplo, se um usuário que mora (ou trabalha) em um local que está tendo alta incidência de dengue, apresentar alguns dos sintomas deste agravo, pode ser considerado suspeito de ter sido acometido deste agravo, e, portanto, deve ser orientado atomar as medidas necessárias ao caso. A ferramenta produz resultados para este grupo de usuários através do processamento das instâncias dos conceitos já coletados na primeira etapa de instanciação dos conceitos da OntS.

Um terceiro grupo de usuários é formado por especialistas ou não, que desejam informações resumidas sobre a ocorrência de agravos, como números de casos em uma determinada região, comparação com anos anteriores, e etc. Estes tipos de resumos podem servir principalmente para os gestores, para auxiliá-los nas tomadas de decisões.

A ferramenta produz resultados para este grupo de usuários através do processamento das instâncias geradas pelo módulo de instanciação, a partir das bases de dados dos sistemas de informação.

A figura 2 mostra uma tela da interface do protótipo da ferramenta. A interface roda em um navegador Web, e após o usuário inserir os parâmetros da consulta, a interface envia os parâmetros para o módulo de inferências. Como pode ser visto na figura 2, o usuário pode fazer consultas sobre: (a) em que sistema(s) é possível

encontrar dados sobre um determinado conceito (agravo), isto atende o primeiro grupo de usuários;

(b) explicações sobre conceitos disponíveis da base de conhecimento, e isto atende o segundo grupo de usuários; e sobre (c) estatísticas de um determinado agravo, isto atende o terceiro grupo de usuários.

Resultados

Como já dito anteriormente, este trabalho está em desenvolvimento, possuindo assim resultados parciais.

Os resultados obtidos até o momento são: a criação da ontologia para o domínio vigilância epidemiológica e a implementação de algumas funcionalidades do sistema.

Foram criadas as instâncias das classes para representação do domínio vigilância epidemiológica na ontologia, e foi gerado o arquivo OWL da mesma.

A figura 3 ilustra a ferramenta Protégé com a ontologia OntS, após a criação das instâncias das classes e suas relações.

Ainda estão em fase de implementação regras de inferências aplicadas no processamento da base de conhecimento. Após; será necessário realizar os testes de usabilidade com os usuários, para melhoria tanto das interfaces quanto possível das regras de inferências.

Figura 2 – Interface da ferramenta de busca.

Figura 3 – OntS: Instâncias das classes e suas relações.

Discussão e Conclusões

A ontologia desenvolvida neste trabalho é uma representação de parte do conhecimento tratado pelas secretarias de saúde, com foco principal nos conceitos relacionados a agravos. Esta ontologia também pode ser utilizada para o desenvolvimento de outras bases de conhecimento sobre a área de saúde, inclusive em outros órgãos.

O objetivo é continuar melhorando esta ontologia para que possa auxiliar de forma cada vez melhor as consultas dos diversos usuários, que irão interagir com o sistema Web de acordo com o interesse desejado, conforme mencionado acima.

Assim, um dos benefícios vislumbrados com a implantação deste trabalho, através da criação da ontologia é o da estruturação nas bases de dados e nas fontes de textos permitindo que os resultados as consultas sejam mais objetivos. Logo, ao executar a consulta, tem-se como resposta, somente o que diz respeito ao consultado. Isto sendo possível através da utilização da aplicação Web proposta.

Referências

[1] Hunter J. MetaNet - A Metadata Term Thesaurus to Enable Semantic Interoperability Between Metadata Domains, Journal of Digital

Information. In:

http://journals.tdl.org/jodi/article/view/33/34, acessado em 06/07/2008.

[2] Castro ESEd, Mastella ES, Abel M, e Ros LFD.

PetroQuery: Uma ferramenta para consulta e navegação sobre ontologias. In: I Escola Regional de Banco de Dados, 2005, Porto Alegre, Brasil. v.1.

[3] Abreu M. Ontologias, Metadados Semânticos e a

Web. In:

http://www.dadosenegocios.com.br/ontologias_m etadados_semanticos_e_a_web_11.html, acessado em 21/04/2008.

[4] Sousa LG, Leite JC. Geração Automática de Dicionários Explicativos em Sistemas de Informações Geográficas usando Ontologia. In:

REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica, v.V, p.1 - 12, 2005.

[5] Santos N, Campos FCA, Villela RMMB. Ontologia para o Domínio da Educação Mediada pela Web.

In: VIII Taller Internacional de Software Educativo, 2003, Santiago, Chile.

[6] Prado SD. Um Experimento no Uso de Ontologias para Reforço da Aprendizagem em Educação a Distância. [dissertação]. São Paulo (SP): Faculdade de Ciências da UNESP – Campus Bauru; 2005.

[7] Nardon FB. Compartilhamento de Conhecimento em Saúde utilizando Ontologias e Bancos de Dados Dedutivos. [tese doutorado]. São Paulo (SP): Escola Politécnica da Universidade de São Paulo; 2003.

[8] Monteiro F. Utilização do Protégé para definição

de ontologias médicas. In:

http://mimwiki.med.up.pt/index.php/Utiliza%C3%

A7%C3%A3o_do_Prot%C3%A9g%C3%A9_para _defini%C3%A7%C3%A3o_de_ontologias_m%C 3%A9dicas, acessado em 09/04/2008.

[9] Secretaria de Vigilância em Saúde. Portaria Nº 5, de 21 de fevereiro de 2006. In:

http://portal.saude.gov.br/portal/arquivos/pdf/port aria_5_2006.pdf, acessado em 10/03/2008.

[10] Secretaria de Vigilância em Saúde. Roteiro para uso do Sistema de Informação de Agravos de Notificação – SINAN. Brasília(DF); 2006.

[11] Datasus. Sistema de Informação de Atenção

Básica. In:

http://w3.datasus.gov.br/datasus/datasus.php?ar ea=361A3B369C3D472E1F369G13H0I1Jd3L1M 0N&VInclude=../site/din_sist.php&VSis=1&VAba

=0&VCoit=472, acessado em 07/03/2008.

[12] Farias RF. Ontologia para a Gestão do Conhecimento em Saúde por meio da Metodologia Methontology. [monografia].

Criciúma (SC): Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense;

2006.

[13] Protégé. In: http://protege.stanford.edu/, acessado em 19/06/2007.

[14] Ministério da Saúde. Guia de Vigilância de.

Brasília (DF); 2005.

[15] Ministério da Saúde. In:

http://www.saude.gov.br/saude.

[16] DATASUS. In:

http://w3.datasus.gov.br/datasus/datasus.php.

[17] Secretaria Estadual de Saúde Pública do Natal.

In: http://www.saude.rn.gov.br/.

[18] Secretaria Municipal de Saúde do Natal. In:

http://www.natal.rn.gov.br/sms/.

[19] UML - Object Management Group (2001) - OMG Unified Modelling Language Specification

version 1.4. In:

http://cgi.omg.org/docs/formal/01-09-67.pdf, acessado em 30/06/2007.

[20] Smith MK, Welty C, McGuinness DL. OWL Web Ontology Language Guide. In:

http://www.w3.org/TR/owl-guide/, acessado em 25/08/2007.

[21] JENA - A Semantic Web Framework for Java (2004) “Jena 2 Ontology API”. In:

http://jena.sourceforge.net/ontology, acessado em 19/10/2007.

[22] Beckett D. RDF/XML Syntax Specification. In:

http://www.w3.org/TR/rdfsyntax-grammar acessado em 26/04/2007.

[23] Pereira SH. Conceitos e definições da saúde e epidemiologia, usados na vigilância sanitária. In:

http://www.cvs.saude.sp.gov.br/pdf/epid_visa.pd f, acessado em 10/05/2008.

Contato

Wilma Maria da Costa Medeiros Fone: 55-84-4008-0358

e-mail: wilmamedeirosrn@hotmail.com

Luiz Affonso Henderson Guedes de Oliveira Fone: 55-84-3215-3771

e-mail: affonso@dca.ufrn.br

Lirisnei Gomes de Sousa Fone: 55-84-3219-0059 e-mail: lirisnei@gmail.com