355 - Akademik Bilişim

YBO-KDS
YOĞUN BAKIM OTOMASYONU VE KARAR DESTEK
SISTEMİ
Tıbbi Bilişim ve Elektronik Projesi…
Yunus Doğan1, Seçil Bayrak1, Ahenk Er2, Zozan Yacan1, Ayşe Beyza Dinçer1,
Alp Kut1, Reyat Yılmaz3, Ali Necati Gökmen4
1Dokuz
Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir
Eylül Üniversitesi, DEPARK Dokuz Eylül Teknoloji Geliştirme A.Ş.,
Semafor Teknoloji Yazılım Danışmanlık Proje Sanayi Ticaret Ltd. Şti., İzmir
3Dokuz Eylül Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, İzmir
4Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Cerrahi Tıp Bilimleri Bölümü,
Anesteziyoloji Ve Reanimasyon Anabilim Dalı, Yoğun Bakım Bilim Dalı, İzmir
[email protected], [email protected], [email protected],
[email protected], [email protected], [email protected],
[email protected], [email protected]
2Dokuz
İÇİNDEKİLER









Projenin Tanımı & Başlatılma Gerekçesi
YBO-KDS & Alt Yapısı
Ne Gibi Yenilikler Getirir & Projemizin Yenilikçi Düzeyi
Proje Hedefleri
Örnek Ara yüzler
İş Planı
Karar Destek Sistemi
Başlıca Kaynaklar
Sonuç
PROJE KISA TANITIMI


YBO-KDS: Yoğun Bakım Otomasyonu ve Karar
Destek Sistemi
YBO-KDS, hekimlerin ve hemşirelerin hasta
başındaki terminalden veri girişi yapabilmelerinin
yanında, yaşamsal veriler ile yapay solunum
cihazlarına ait verileri ilgili cihazlardan anlık
toplayarak, Hastane Bilgi Yönetim Sistemi’nden de
beslenebilen web servis tabanlı ve mobil ara yüzlere
de uyumlu yazılım modülleri bütünüdür.
PROJENİN BAŞLATILMA GEREKÇESİ
Yoğun Bakım Ünitesi’nde çalışan hekimlerin ve hemşirelerin anlık
olarak cihazlardan ve Hastane Bilgi Yönetim Sistemi’nden veri
tabanına veri aktarılmasıyla, Hasta Formlarına elle bilgi girişi
yapmalarının önüne geçmek.
Biriken bu güvenilir veriler üzerinden klinik araştırmalar yapmak.
Veri Madenciliği tekniklerinin kullanılacağı Karar Destek Sistemi
sayesinde önceden oluşabilecek hayati durumların tespiti yapılıp ona
göre tedavi şekli ve sürecinin değişiminde hekime yol gösterici bir
sistem gerçekleştirmek.
Terminalden veri girişi
Terminalden veri girişi
YBO-KDS Nasıl Çalışır ?
NE GİBİ YENİLİKLER GETİRİR?
Yoğun bakım ünitelerinde kullanılan tüm tıbbı cihazlardan,
geliştireceğimiz otomasyon yazılımına anlık veri transfer eden bir cihaz
tasarlanacaktır.
Bu veriler istenilen mobil ya da sabit cihazlar üzerinden de anlık
erişilebilecek, kayıt altına alınacaktır.
Bu veriler, yazılımımızın kullanacağı V model sürecine dayanacaktır ve
karar destek sistemlerinde veri ambarı görevi görecektir.
Yoğun bakım ünitesi verilerinin HBYS ile entegre edilmesi ülkemizde ilk
kez gerçekleştirilecektir. Bu proje içerisinde bir Karar Destek Sistemi ile
hekimlere öneriler çıkarılması bir ilk olacaktır.
Üniversite-Sanayi işbirliğinin artması
SOA (Service Oriented Architecture) ve WCF (Windows Communication
Foundation) web servis yapılarının kullanılması
PROJEMİZİN YENİLİKÇİ DÜZEYİ
AMACIMIZ:
Projemizin yurt içi ve yurt dışındaki
benzerlerinden en büyük üstünlüğü toplanan veriler üzerinde
çeşitli veri madenciliği algoritmaları kullanılarak veriler
arasında daha önceden fark edilemeyen mantıksal
bağıntıların bulunması ve bu şekilde hem hasta bakım
kalitesinin iyileştirilebilmesi hem de klinik araştırmalara
kaynak olunmasıdır.



WCF Servis Mimarisi ile güvenlik katmanlı olacak
sistemin kolay kurulumu, büyümesi ve endüstride
çoklanabilmesi.
APACHE, SOFA, RIFLE gibi yoğun bakım skorlama
standartları kullanılacaktır.
Veri Madenciliği ile sistemin kendi kendini iyileştirmesi ve
her gün daha iyi süreç/sonuçlar için veri analizi
PROJE HEDEFLERİ
Çalışanların elle veri giriş miktarının azalması ve buna paralel olarak
büyük oranda hatalarının azaltılması.
Tıbbi cihazlardan gelen verilerin kayıt altına alınması.
Klinik araştırmalar yapılabilecek bir veritabanı oluşturulması.
Tanı ve tedavi sürelerinin optimize edilerek azaltılması.
Yoğun bakımda kalış süresinin kısaltılması, mortalite ve morbidite
oranlarının azaltılması.
YOĞUN BAKIM OTOMASYONU VE
KARAR DESTEK SISTEMI
ALTO TEKNOLOJI BILIŞIM ÇÖZÜMLERI DIŞ TIC. VE LTD. ŞTI.
APACHE
1
HESAPLA
Ali İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
6
Sema İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
Liste Görünümü Yatak Görünümü Yönetsel Araçlar
2
Zeynep İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
7
Arzu İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
3
Kamil İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
8
Sezen İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
4
Pınar İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
9
Sıla İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
5
Emel İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
10
Burak İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
VİTAL İZLEM
APACHE
1
HESAPLA
Ali İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
6
Sema İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
Liste Görünümü Yatak Görünümü Yönetsel Araçlar
2
Zeynep İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
7
Arzu İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
3
Kamil İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
8
Sezen İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
4
Pınar İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
9
Sıla İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
5
Emel İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
10
Burak İlhan
Dr. : Hasan Güneş
Hşr. : Arzu İsmailoğlu
VENTİLATÖR
2 Zeynep
İlhan
3 Kamil
İlhan
4 Pınar
İlhan
5 Emel
İlhan
6 Sema
İlhan
7 Arzu
İlhan
8 Sezen
İlhan
9 Sıla
İlhan
10 Burak
İlhan
VİTAL İZLEM
HASTA BİLGİLERİ
GİRDİ = cc/h & ÇIKTI
GİRDİ
Ad Soyad
Protokol Numarası
Sorumlu Doktor
Sorumlu Hemşire
Tanı
Kolbandı Kontrolü
V. Yüzeyi
İzolasyon
AYB. Gün
Kan Grubu
Kilo
Alerji
Vücut Sıcaklığı
Kalp Hızı
Düşük Kan Basıncı
VENTİLATÖR
NÖROLOJİ
Yüksek Kan Basıncı
LABORATUAR SONUÇLARI
ÇIKTI
1 Ali
İlhan
GİRDİ & ÇIKTI
Karar Destek Sistemi



Dünyada 8 milyon insan sepsis hastalığından dolayı
hayatını kaybetmektedir (Global Sepsis Birliği-GSB).
Yoğun bakım ünitelerdeki ölümlerin büyük bir kısmı
sepsis hastalığı yüzünden meydana gelmektedir.
Sepsis hastalığının tanısı için 8 parametre
kullanılmaktadır. Karar Destek Sistemi sayesinde bu
parametreler değerlendirilerek sepsis hastalığının
önceden tespit edilerek yoğun bakım ünitelerindeki
mortalite oranlarının % 50 azalacağı öngörülmüştür.
Karar Destek Sistemi



Aynı şekilde Akut Böbrek Yetmezliği de yoğun bakım
ünitelerindeki ölümlerin artmasına neden olan
hastalıklardan birisidir.
Akut Böbrek Yetmezliğinin değerlendirilmesinde Karar
Destek Sistemiyle RIFLE skorlaması kullanılarak
mortalite oranlarında azalma olması hedeflenmektedir.
Yoğun Bakım Otomasyonu ve Karar Destek Sistemi
projesiyle Karar Destek Sistemi oluşturulurken belli
başlı hastalıklara ağırlık verilecektir. Bunlardan en
önemlileri Sepsis ve Akut Böbrek yetmezliği
hastalıklarıdır.
İŞ PLANI






Prototip çalışma DEÜ anestezi yoğun bakım ünitesinde
gerçekleşmektedir. Veri Madenciliği, Hasta Skorlama
Sistemi ve Cihaz Entegrasyonu konularında destek
planlanmaktadır.
Bu aşamaya kadar;
Gereksinim analizleri yapılmış,
Bu bilgiler ışığında veri tabanı tasarımı yapılmış,
WCF web servis metotları yazılmıştır.
İş planına göre 31.12.2015 tarihine kadar projemizin
biteceği hedeflenmektedir.
PROJEDE KULLANACAĞIMIZ KAYNAKLAR






Clinical decision support systems for intensive care units: using artificial neural networks, 2001, Monique
Frizea, Colleen M Ennetta, Maryhelen Stevensonc, Heather C.E Triggc
Veri Madenciliği algoritmalarından Yapay Sinir Ağları’nın yoğun bakım
ünitelerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care II (MIMIC-II): A public-access intensive care unit
database, 2011, Mohammed Saeed, Mauricio Villarroel, Andrew T. Reisner, Gari Clifford, Li-Wei Lehman,
George Moody, Thomas Heldt, Tin H. Kyaw, Benjamin Moody, and Roger G. Mark
Yoğun bakım verilerinin merkezi veri tabanında kaydedilmesi
ile yoğun bakım alanında yapılacak tıbbi çalışmalar için temiz
ve güvenilir verilerin elde edildiği görülmektedir. Bunun
yanında geleceğe yönelik hekime destek sağlayıcı akıllı
uygulamaların yapılabilirliği gözlemlenmiştir.
Intensive Care Information System Impacts, 2013, Asghar Ehteshami, Farahnaz Sadoughi, Maryam
Ahmadi, Parviz Kashefi
Yoğun bakım ünitelerinde dakika dakika biriken verilerin
takibi ve kontrollü izleminin bilişim teknolojileri ile başarılı bir
şekilde gerçekleştiği ispatlanmış ve sağlık hizmetlerinde
kalitenin arttığı gözlemlenmiştir.
PROJEDE KULLANACAĞIMIZ KAYNAKLAR




Implementation and Use of a Patient Data Management System in the Intensive Care Unit: A Two-Year
Experience, 2007, SP Nelwan, TB van Dam, SH Meij, NHJJ van der Putten
Hollanda’da yapılan izlem çalışmasını anlatan bu yayında 20032005
yıları
boyunca
yoğun
bakım
ünitesinde
kağıt
bağımlılığından sonra geçiş yapılan veri yönetim sisteminin
oldukça başarılı sonuçlar verdiği, hastaların daha iyi koşullarda
hizmet almasının yanında çalışanların da zaman kaybının
azaldığı izlenmiştir.
Challenges encountered by critical care unit managers in the large intensive care units, 2014, Mokgadi C.
Matlakala, Martie C. Bezuidenhout, Annali D.H. Botha
Büyük ölçekli yoğun bakım birimlerinde çalışanların günlük
yapılacak iş yoğunluğundan ötürü düzenli iş planlarının
yapılması gerektiğinden bahsedilmiştir. Ancak İş yoğunluğunun
fazla olması beraberinde sorunlar doğurduğu ve çalışanların
hastalarla ilgilenmelerinin yanında başka yönetimsel işlerle
zaman kaybettikleri gözlemlenmiştir. Bu nedenle kontrolün
kolay olabilmesi için veri yönetim sisteminin önemi
vurgulanmıştır.
SONUÇ




Türkiye’de bu pazarda yoğunlukla iş yapan markaların hepsi
yabancıdır.
Başlıca markalar; GE, Siemens, EvoluCare, Drager, iMD(MetaVision)
şirketleridir. Bunların tamamı bile ülkemizde yoğun bakımların ancak
%10 ‘una hizmet vermektedir.
Ürünlerin fiyatlarının yüksek olması ve bu otomasyon yazılımlarının
yine kendi marka ürünleri olan yoğun bakım cihazlarına bağımlılık
şart koşmaları sebebiyle %90’ınında otomasyon mevcut değildir.
Var olan bu yabancı firmaların ürünlerinde olmayıp bizim projemizin
sağlayacakları;
 Karar destek sistemi modülü.
 Hekimlerimizin akademik çalışma yapabileceği, temiz,
düzenli bir veri tabanı.
 Olabildiğince tüm marka ve modellere uyum sağlayabilecek
bir telemetri cihazı.
Dinlediğiniz için teşekkür ederim.
1507 - TÜBİTAK KOBİ Ar-Ge Başlangıç Destek Programı
kapsamında ve yapım aşamasında olan projemiz,
Alto Teknoloji Bilişim Çözümleri San. ve Dış Tic. Ltd. Şti.
tarafından yürütülmektedir.
Karar Destek Sistemi Modülü – Semafor Teknoloji Desteği
Telemetri Cihazı – Sade Arge Desteği