Μελέτη και αρχιτεκτονική συνεργατικής πλατφόρμας για την απομακρυσμένη παροχή εξατομικευμένων υπηρεσιών υγείας
Authors: Ανδριοπούλου Φωτεινή 
Published: September 2021

Η παροχή απομακρυσμένων υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης και η κάλυψη έκτακτων αναγκών είναι εγγενώς μια πολύπλοκη διαδικασία, η οποία απαιτεί καθολική συνεργασία μεταξύ των εμπλεκομένων οντοτήτων στο σχήμα θεραπείας του ασθενούς. Η καθολική συνεργασία προϋποθέτει την ικανοποίηση ενός συνόλου από απαιτήσεις και την αντιμετώπιση πολλαπλών τεχνικών προκλήσεων και ζητημάτων. Οι πιο σημαντικές προκλήσεις σχετίζονται με ζητήματα ολοκλήρωσης και διαλειτουργικότητας μεταξύ των ποικίλων εφαρμογών και τερματικών συσκευών που προσφέρονται από πληθώρα παρόχους υπηρεσιών υγείας. Οι απαιτήσεις αυτές δεν μπορούν να ικανοποιηθούν από τις υπάρχουσες κεντρικές αρχιτεκτονικές που έχουν προταθεί για το σκοπό αυτό, διότι αναπτύχθηκαν και λειτούργησαν στα αυστηρά όρια μεμονωμένων ιατρικών δομών, όπως, για παράδειγμα ένα νοσοκομείο με τα δορυφορικά του κέντρα υγείας και αγροτικά ιατρεία. Με στόχο την αντιμετώπιση των προαναφερθέντων ζητημάτων, η παρούσα Διδακτορική Διατριβή προσφέρει καινοτόμες λύσεις στους τομείς της ολοκλήρωσης και της διαλειτουργικότητας των υπηρεσιών, των δεδομένων και των εφαρμογών. Συγκεκριμένα, προτείνει μια καινοτόμα πλατφόρμα υποστήριξης παντού και πάντοτε εξατομικευμένων υπηρεσιών υγείας σε ασθενείς που πάσχουν από χρόνιες παθήσεις. Οι βασικοί πυλώνες της έρευνας αυτής για την επίτευξη συνεργασίας εκτείνονται σε τρία διαφορετικά επίπεδα: στο επίπεδο εφαρμογών, δικτύου και σύνθεσης της πληροφορίας. Αρχικά, η παρούσα διδακτορική διατριβή, πραγματεύεται το σχεδιασμό και την υλοποίηση μιας πλατφόρμας καθολικής συνεργασίας για την παροχή υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης σε ασθενείς που πάσχουν από χρόνιες παθήσεις. Στο πλαίσιο αυτό, προτείνεται η γενική αρχιτεκτονική και οι λειτουργίες που πρέπει να υποστηρίζονται για την επίτευξη διαλειτουργικότητας, την ολοκλήρωση των πληροφοριών και τη σύνθεση νέων υπηρεσιών με βάση τις τρέχουσες ανάγκες των τελικών χρηστών. Στόχος της πλατφόρμας αυτής είναι να επιτρέψει την ολοκλήρωση του ηλεκτρονικού ιατρικού φακέλου του ασθενούς που βρίσκεται διασκορπισμένος σε διαφορετικούς ετερογενείς οργανισμούς και ιδιώτες ιατρούς για την άμεση αντιμετώπιση κρίσιμων γεγονότων και τη δημιουργία νέων υπηρεσιών προστιθέμενης αξίας, που βασίζονται στο προφίλ του χρήστη. Δεδομένης της πολυπλοκότητας της ανάπτυξης μιας πλατφόρμας καθολικής συνεργασίας, κυρίως από παρόχους μικρής κλίμακας, προτάθηκε και η λογική υλοποίησης συνεργατικών σχημάτων με τη χρήση τεχνολογιών νέφους, τα οποία θα επιτρέπουν στους παρόχους αυτούς να ενοικιάζουν και να χρησιμοποιούν τα δομικά τους στοιχεία για λειτουργίες μηνυματοδοσίας, ολοκλήρωσης, ασφάλειας, διαχείρισης και ανάπτυξης νέων εφαρμογών. Η παρούσα εργασία, ενισχύει την αλληλεπίδραση και τη συνεργασία των επαγγελματιών του χώρου της υγείας και των φροντιστών. Για το σκοπό αυτό, προτάθηκαν και αναπτύχθηκαν δύο καινοτόμα κατανεμημένα ιεραρχικά δίκτυα, τα οποία οργανώνουν σε ομάδες με κοινά χαρακτηριστικά το ιατρικό και παραϊατρικό ανθρώπινο δυναμικό. Τα ιεραρχικά αυτά δίκτυα ενσωματώνουν μηχανισμούς που επιτρέπουν την αποδοτική συνεργασία των συμμετεχόντων και διασφαλίζουν τις μεταξύ τους αλληλεπιδράσεις, ελαχιστοποιώντας τη διαδικασία αναζήτησης των επιθυμητών πληροφοριών. Επιπλέον, προτάθηκε η ενσωμάτωση ενός καινοτόμου μηχανισμού αναζήτησης πληροφοριών με πολλαπλά κριτήρια που βασίζεται στις αρχές της ελεγχόμενης πλημμύρας μηνυμάτων (flooding). Αυτός ο μηχανισμός χαρακτηρίζεται από έναν μικρό χρόνο απόκρισης και ένα χαμηλό επίφορτo μηνυμάτων που βελτιώνει περαιτέρω την απόδοση και την έγκαιρη παροχή των υπηρεσιών. Τέλος, μελετήθηκε το ανθρωποκεντρικό μοντέλο φροντίδας και προτάθηκαν βελτιώσεις του με στόχο την έγκαιρη πρόληψη των επεισοδίων παρόξυνσης και την ελαχιστοποίηση της διαγνωστικής αβεβαιότητας. Για το σκοπό αυτό, ενσωματώνεται στην αρχιτεκτονική της συνεργατικής πλατφόρμας ένα καινοτόμο πλαίσιο (framework) γενικού σκοπού για την διαχείριση πολλαπλών νοσημάτων. Το προτεινόμενο πλαίσιο χρησιμοποιεί αλγορίθμους εκμάθησης μηχανής (machine learning) για να αξιολογήσει τα δεδομένα που συνέλεξε, εντοπίζει την πιθανότητα εμφάνισης επεισοδίων παρόξυνσης και λαμβάνει αποφάσεις για το επίπεδο σοβαρότητας της κατάστασης της υγείας του ασθενούς, καθώς και τις υπηρεσίες που πρέπει να ενεργοποιηθούν. Κάνοντας χρήση του πλαισίου αυτού, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης, οι οργανισμοί και οι φροντιστές μπορούν δυναμικά να αξιολογήσουν και να μοιραστούν πληροφορίες σχετιζόμενες με το προφίλ του ασθενούς. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα τη μείωση των ιατρικών λαθών λόγω διαγνωστικής αβεβαιότητας.