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Fundação Aplicações de Tecnologias Críticas - AtechRua do Rocio, 313 - 11º andar

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Sistemas de Informaçãopara a Gestão da Saúde


Componente de Gestão de Críticas e Repositório de Regras – experiência

APAC/SMSKarina Passos1, Lúcia Beatriz de Área Leão Alves1

1Atech – Tecnologias Críticas


Índice

• Motivação• Idéia Central do Componente• Construindo o Componente• Máquina de Decisão• Repositório de Regras• Amplitude do Componente• Arquitetura Geral do Componente• Implementação do Componente• Dinâmica de Execução• Preocupações – Projeto/Implementação• Resultados/Conclusões


Motivação

Informações relevantes à Informações relevantes à tomada de decisãotomada de decisão(autorização/rejeição de procedimentos médicos)(autorização/rejeição de procedimentos médicos)

Informações relevantes à Informações relevantes à tomada de decisãotomada de decisão(autorização/rejeição de procedimentos médicos)(autorização/rejeição de procedimentos médicos)

produzindo…produzindo…

Executar Executar criticamentecriticamente verificações verificações sobre procedimentos médicossobre procedimentos médicos

Executar Executar criticamentecriticamente verificações verificações sobre procedimentos médicossobre procedimentos médicos


Idéia Central do Componente

ProcedimentoProcedimentoMédicoMédico

ProcedimentoProcedimentoMédicoMédico

Regra 1Regra 1Regra 1Regra 1

Regra 3Regra 3Regra 3Regra 3Regra 2Regra 2Regra 2Regra 2

OK NOK

Resultado 1Resultado 1Resultado 1Resultado 1 Resultado 2Resultado 2Resultado 2Resultado 2

Máquina de Decisão


Construindo o Componente

O esforço para desenvolvimento do componente ficou distribuido da seguinte forma:

Definição dos mecanismos de manutenção e execução

de máquinas de decisão.

Definição dos mecanismos de manutenção e execução

de máquinas de decisão.

Identificação das regras de negócio que definem as

críticas a serem executadas sobre os procedimentos médicos,

constituindo o repositório de regras.

Identificação das regras de negócio que definem as

críticas a serem executadas sobre os procedimentos médicos,

constituindo o repositório de regras.


Máquina de Decisão

Parâmetros de execução são atributos cujos valores são utilizados na execução das regras que constituem a máquina de decisão.

Parâmetros de execução são atributos cujos valores são utilizados na execução das regras que constituem a máquina de decisão.

Parâmetros de identificação são atributos que identificam

univocamente uma máquina de decisão.

Parâmetros de identificação são atributos que identificam

univocamente uma máquina de decisão.

O encadeamento das regras é definido com base nos

tipos de retorno que uma regra pode assumir

( OK, NOK, ALERTA ).

O encadeamento das regras é definido com base nos

tipos de retorno que uma regra pode assumir

( OK, NOK, ALERTA ).

Uma máquina de decisão é constituida pelo encadeamento de regras que definem as críticas a serem executadas sobre um procedimento médico, formando uma estrutura de árvore.


Exemplo de Máquina de Decisão

No contexto do projeto APAC (Autorização de Procedimentos de Alta Complexidade), a configuração da máquina de decisão

ocorre em função da funcionalidade “Avaliação de Laudo Médico” e do parâmetro de identificação “tipo de laudo médico”.

A título de exemplo:

No momento da avaliação de um laudo médico de quimioterapia,

serão executadas todas as críticas relacionadas aos procedimentos de quimioterapia, sendo que o médico autorizador poderá usar os resultados produzidos pela execução das críticas para autorizar ou rejeitar os procedimentos solicitados no laudo médico.

A título de exemplo:

No momento da avaliação de um laudo médico de quimioterapia,

serão executadas todas as críticas relacionadas aos procedimentos de quimioterapia, sendo que o médico autorizador poderá usar os resultados produzidos pela execução das críticas para autorizar ou rejeitar os procedimentos solicitados no laudo médico.


Repositório de Regras

O índice de reaproveitamento de uma regra pertencente ao

repositório é alto, uma vez que uma regra de verificação pode se

aplicar a várias situações.

A execução da regra tem como entrada de dados:

parâmetros de execução da máquina de decisão OU

dados provenientes de visões de banco de dados.

O repositório de regras é composto por regras pré-definidas, que podem ser utilizadas por um ou mais

processos de decisão.

As regras são os elementos atômicos que constituem a

máquina de decisão.


Exemplos de Regras

No contexto do projeto APAC (Autorização de Procedimentos de Alta Complexidade) podem ser citadas as seguintes regras:

- crítica sobre o limite clínico do procedimento (verifica se o

número de execuções está dentro do limite clínico estabelecido

pela AMB).

- crítica sobre a compatibilidade de procedimento médico

com CID.

- crítica sobre a competência da APAC (verifica se existe outra

APAC autorizada nos últimos “n” meses para o mesmo

procedimento).

- crítica sobre o limite clínico do procedimento (verifica se o

número de execuções está dentro do limite clínico estabelecido

pela AMB).

- crítica sobre a compatibilidade de procedimento médico

com CID.

- crítica sobre a competência da APAC (verifica se existe outra

APAC autorizada nos últimos “n” meses para o mesmo

procedimento).


Amplitude do Componente

Sistemas Autorizadores Procedimentos

Médicos

RegrasRegrasRegras

ComponenteGestão de Críticas

EngineMáquina de Decisão

Basede

Dados

. Views do Componente

. Tabelas de Negócio

Sistemas Autorizadores Procedimentos

Médicos

RegrasRegrasRegras

ComponenteGestão de Críticas

EngineMáquina de Decisão

Basede

Dados

Basede

Dados

. Views do Componente

. Tabelas de Negócio


Arquitetura Geral do Componente

- Design Patterns: Session Façade Client Façade Value Object

- Design Patterns: Session Façade Client Façade Value Object

- Arquitetura definida pelo Framework:

Searcher: componente de busca Cache: componente para se fazer cache de informações,

visando melhor performance para a solução

- Arquitetura definida pelo Framework:

Searcher: componente de busca Cache: componente para se fazer cache de informações,

visando melhor performance para a solução

- Modelo de três camadas, utilizando-se a tecnologia J2EE:

camada de apresentação: JSP com Framework Struts

camada de lógica de negócio: Session Beans

camada de persistência de dados: Entity Beans

- Modelo de três camadas, utilizando-se a tecnologia J2EE:

camada de apresentação: JSP com Framework Struts

camada de lógica de negócio: Session Beans

camada de persistência de dados: Entity Beans


Implementação do Componente

Detalhando a implementação, os destaques são as classes:

MaquinaDecisaoEngine.java Regra.java MaquinaDecisaoResult.java

Detalhando a implementação, os destaques são as classes:

MaquinaDecisaoEngine.java Regra.java MaquinaDecisaoResult.java


Classe MaquinaDecisaoEngine

MaquinaDecisaoEngine

+ execute(String, Map, Map) : MaquinaDecisaoResult

Dispara o processamento de uma máquina de decisão

O método execute(…) é a interface entre o componente de gestão de críticas e qualquer sistema autorizador de procedimentos médicos

Dispara o processamento de uma máquina de decisão

O método execute(…) é a interface entre o componente de gestão de críticas e qualquer sistema autorizador de procedimentos médicos


Classe Regra

Classe base para todas as classes que implementam as regras do repositório

Cada classe que herda da classe base Regra.java deve implementar o seu método execute(…)

O método execute(…) é o ponto de partida para a execução de uma regra

Classe base para todas as classes que implementam as regras do repositório

Cada classe que herda da classe base Regra.java deve implementar o seu método execute(…)

O método execute(…) é o ponto de partida para a execução de uma regra

cd Engine

Regra

+ setIdRegra(Integer) : void+ getIdRegra() : Integer+ execute(MaquinaDecisaoContext) : RegraResult[]


Classe MaquinaDecisaoResult

Encapsula o resultado de execução da máquina de decisão e disponibiliza esses resultados através de métodos

Encapsula o resultado de execução da máquina de decisão e disponibiliza esses resultados através de métodos

cd Engine

MaquinaDecisaoResult

- resultadoRegras: List

+ addRegraResult(RegraResult) : void+ hasFails() : boolean+ getResultadoRegras() : List of RegraResult


Dinâmica de Execução

Sistema AutorizadorProcedimentos Médicos

Sistema AutorizadorProcedimentos Médicos

execute

MaquinaDecisaoEngine.java

Execução de RegrasExecução de Regras

MaquinaDecisaoResult.java

Regra.java


Preocupações – Projeto/Implementação

Performance: uso de cache para minimizar a instanciação das classes que implementam as regras.

Performance: uso de cache para minimizar a instanciação das classes que implementam as regras.

Isolamento do Componente: uso de visões de banco de dados capazes de retornar os dados necessários para a execução das regras, evitando desta forma o acesso direto às

tabelas de negócio. Com essa independência entre regras

e tabelas de negócio, potencializando o crescimento e

amadurecimento de um repositório de regras que possa ser aplicado a qualquer sistema autorizador de procedimentos médicos, independentemente do modelo de dados adotado por cada sistema.

Isolamento do Componente: uso de visões de banco de dados capazes de retornar os dados necessários para a execução das regras, evitando desta forma o acesso direto às

tabelas de negócio. Com essa independência entre regras

e tabelas de negócio, potencializando o crescimento e

amadurecimento de um repositório de regras que possa ser aplicado a qualquer sistema autorizador de procedimentos médicos, independentemente do modelo de dados adotado por cada sistema.


Resultados/Conclusões

Vantagens!

facilidade para se incorporar novas regras ao repositório de regras ganho de qualidade e produtividade, uma vez que regras que estejam no repositório já foram amplamente exercitadas é um componente capaz de produzir informações relevantes a um processo de tomada de decisão

Vantagens!

facilidade para se incorporar novas regras ao repositório de regras ganho de qualidade e produtividade, uma vez que regras que estejam no repositório já foram amplamente exercitadas é um componente capaz de produzir informações relevantes a um processo de tomada de decisão

Desafios!

construção de um repositório de regras delinear o escopo de uma regra e suas variáveis externas não é uma tarefa trivial

Desafios!

construção de um repositório de regras delinear o escopo de uma regra e suas variáveis externas não é uma tarefa trivial


Perguntas/Dúvidas


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