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Informatica Medica Slide 1 Dr. Armando Abate. La Medicina non è una scienza esatta Nome Cognome Ente Da una novella di Ben Hecht, 1945: Un medico, anziano.

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1 Informatica Medica Slide 1 Dr. Armando Abate

2 La Medicina non è una scienza esatta Nome Cognome Ente Da una novella di Ben Hecht, 1945: Un medico, anziano membro del segretissimo Club X, illustra gli scopi del club stesso ad un novizio: … I membri del Club hanno un solo scopo: essi si riuniscono ogni tre mesi e ogni volta confessano gli omicidi che hanno commesso dallultima riunione. Mi riferisco, naturalmente, ad omicidi medici, omicidi professionali. Talvolta preferirei sentire di un omicidio commesso per passione piuttosto che per stupidità... Comunque, Dr. Warner, se lei ha da poco ucciso una moglie o fatto fuori uno zio, e vuole togliersi qualche senso di colpa, siamo qui per ascoltarla. Va da sè che non riferiremo nulla nè alla polizia nè allordine dei medici … il nostro scopo è unicamente scientifico. Avendo assodato che nessuno di noi ammetterebbe mai i propri errori in pubblico, … abbiamo fondato questa società segreta. E lunica società scientifica al mondo dove i membri parlano esclusivamente dei propri errori… Il miracolo dei quindici assassini Il miracolo dei quindici assassini … Mi riferisco a quei casi in cui il medico, per una diagnosi sbagliata, per un trattamento, unoperazione o una procedura dimostrabilmente sbagliati, ha provocato la morte di un paziente che, senza lattenzione di quel medico, avrebbe continuato a vivere …

3 Ma qual è il miracolo? la novella termina con i quindici medici che salvano una vita, risolvendo un caso estremamente complesso, proprio grazie ad una serie di ragionamenti sui loro errori e alle lezioni imparate dai loro precedenti omicidi Il miracolo dei quindici assassini

4 Anche in Italia … Le cose stanno cambiando e i casi del Club X raramente restano segreti, si sta imponendo una cultura diversa che punta proprio ad imparare dallerrore

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6 … La Medicina non è una scienza esatta I medici sono chiamati giornalmente a prendere decisioni in condizioni di incertezza –Sui dati –Sulla diagnosi –Sulla terapia –Sulla prognosi

7 … non solo i medici anche gli amministratori e coloro che stabiliscono le politiche sanitarie devono prendere decisioni. In questo caso oltre agli effetti sulla salute si devono considerare anche i costi: analisi costo-beneficio, costo-efficacia, … –Avviare o no una campagna di vaccinazione ? –Avviare o no uno screening ? Presa di decisioni in condizioni di incertezza (prevalenza, effetti collaterali, …) e in presenza di risorse economiche limitate

8 Come si può governare lincertezza con linformatica?

9 Una definizione ambiziosa (Coiera, 1997) Linformatica medica è la logica della sanità. Studio razionale del modo in cui – i pazienti vengono pensati – i trattamenti sono definiti, selezionati ed ottimizzati – la conoscenza medica viene creata, formata, condivisa ed applicata – la sanità è organizzata per fornire i suoi servizi

10 Altre definizioni... Applicazioni dellinformatica alla medicina (Van Bemmel, Handbook of Medical Informatics) La scienza che si occupa della gestione dellinformazione e dei programmi basati su calcolatore in sanità (Oregon Health Science University) Applicazione dei principi della Teoria dellinformazione alla conoscenza medica con lobbiettivo di fornire un supporto alla risoluzione delle problematiche della Scienza Medica attinenti alla diagnosi, alla terapia ed alla prevenzione (N. Cappello, Informatica Medica)

11 Circa pazienti muoiono ogni anno negli ospedali americani per errori prevedibili. La spesa sociale ogni anno supera quella causata dalle morti per incidenti stradali e aerei, suicidi, assunzione di droga e avvelenamenti.

12 L85% dei trattamenti non sono giustificati sulla base delle evidenze scientifiche Laumento delle risorse non ha aumentato lefficacia dei trattamenti Il trasferimento nella pratica dei risultati della ricerca biomedica è lento e non sistematico

13 Sfide alla medicina attuale Revisione periodica del peso relativo tra scienza, organizzazione e tecnologia. Nuova concezione del paziente: non più un oggetto di trattamento ma un soggetto di vita (da cure a care, maggior interesse alla qualità dei trattamenti). Medicina dellevidenza: uso delle tecnologie non basate sul pregiudizio favorevole di una loro maggiore efficacia, ma su seri studi di epidemiologia clinica.

14 Il ruolo dellinformatica medica Garantire costo-efficacia dei servizi sanitari aumentandone la qualità. Favorire la collaborazione tra i membri di un team di specialisti coinvolti nella gestione di un paziente. Medicina dellevidenza Gestione e comunicazione di dati ed informazione Usare in modo efficiente ed efficace le soluzioni tecnologiche Applicabilità ed usabilità

15 Luso delle soluzioni di IT rende più efficacie la prescrizione medica (BMJ, 2000; 320: )

16 Il fine e i mezzi... Il fine è linnovazione e lottimizzazione del processo di cura dei pazienti Gli strumenti sono: – Sistemi basati su Information and Communication technology – Sistemi di classificazione e codifica – Sistemi formali per definire linee guida – Sistemi di analisi dati e supporto alle decisioni –...

17 Slide 17 Informatica medica Matematica statistica Teoria dei sistemi Informatica (tecniche di programmazione) Metodi computazionali Elaborazione delle immagini e dei segnali biomedici Fisica dei processi di produzione delle immagini Gestione dei dati clinici Biomeccanica Modellistica ……….. Biochimica……… Chirurgia assistita da computer Diagnosi semiautomatica o automatica ……………..

18 Slide 18 Informatica medica Medicina (EBM Evidence Based Medicine) – Studio dei sistemi biologici ed applicabilità Troppo spesso lapplicazione di trattamenti non è giustificata dallevidenza scientifica – Prevenzione dello stato di malattia – Cura della malattia Il paziente soggetto e non oggetto della cura qualità dei trattamenti – Riabilitazione dopo evento traumatico – Gestione e Organizzazione del S.S.N.

19 Slide 19 Informatica medica Informatica – Tecniche di acquisizione ed elaborazione dati – Gestione di data base – Modellizzazione – Ruolo Garantire un rapporto costo/beneficio basso EBM Favorire lintegrazione e lo scambio di dati tra gli specialisti che seguono il paziente Permettere una più rapida verifica dellapplicabilità delle tecnologie

20 Slide 20 Diagnosi e terapia PazienteSpecialista TerapiaDecisione Osservazioni Dati Analisi Estrazione Informazioni Diagnosi Somministrazione

21 Slide 21 Informatica medica Fine è quindi : Lottimizzazione del processo di diagnosi e scelta del più efficace ed efficiente trattamento terapeutico Mezzi sono gli strumenti che ci permettono di realizzare : Sistemi per la classificazione e codifica Sistemi di comunicazioni ed information retrieval Sistemi per la definizione di linee guida e protocolli Sistemi per lanalisi dei dati Sistemi di supporto alle decisioni

22 Slide 22 Informatica medica Concetti coinvolti nel raggiungimento del fine Informazione Dati – Contesto – Conoscenza - Interpretazione Modelli Astraggono porzioni della realtà e ne danno delle assunzioni Sistemi interattivi ed informativi Commistione tra informazione e modelli

23 Slide 23 Modelli Un modello è una rappresentazione della realtà ! Ci permettono di comprendere la nostra interazione con il mondo fisico che ci circonda. Tanti tipi di modelli: in scala, in materiale particolare, in settori specifici (Aeronautica, architettura e costruzioni,……) Il modello come visione della realtà da realizzare Il modello come sistema predittivo del comportamento reale Il modello dei sistemi biologici come suppletivo per lo studio

24 Slide 24 Modelli Mondo reale Modello del mondo Astrazione 1.Il modello è sempre più semplice del mondo reale 2.Il modello è una distorsione del mondo reale 3.Molti modelli con finalità diverse

25 I modelli servono anche per costruire artefatti Mondo reale Modello del mondo Artefatto Modello dellartefatto Assunti del progetto Interazione

26 I modelli servono anche per costruire artefatti Corpo Umano Sistema cardio- vascolare Cuore artificiale Progetto del dispositivo Assunti del progetto Interazione

27 Dati, informazione, conoscenza I dati consistono di fatti I dati diventano informazione se interpretati in un contesto utilizzando la conoscenza sul contesto stesso La conoscenza è un insieme di modelli costruiti per comprendere il mondo Dati Informazione Conoscenza

28 Dati, informazione, conoscenza Medico Paziente Interpretazione Deduzione conoscenza Corpo della Conoscenza Informazione

29 Conoscenza Conoscenza: insieme di modelli che descrivono la nostra comprensione del mondo Modelli costituiti da simboli Un modello simbolico viene creato utilizzando un linguaggio che definisce il significato dei diversi simboli e le loro possibili relazioni

30 I modelli Rappresentazioni semplificate e convenzionali della realtà Modelli simbolici: – linguaggio simbolico – insieme di relazioni Paziente n. pH paCO 2 HCO 3 DatiLinguaggio Se pH>7 allora elevato Emogasanalisi pz.15222: pH elevato + Modello Informazione

31 La conoscenza acquisita attraverso la costruzione di modelli Mondo reale Modello Simbolico Informazione Modello Simbolico Linguaggio Azione Acquisizione della conoscenza Applicazione della conoscenza

32 Slide 32 Sistema reale, modello, calcolatore SISTEMA REALE CALCOLATORE MODELLO MATEMATICO MODELLISTICA Scienze biologiche e fisiche di base Teoria dei sistemi MODELLISTICA Scienze biologiche e fisiche di base Teoria dei sistemi SIMULAZIONE Analisi numerica Metodologie di programmazione SIMULAZIONE Analisi numerica Metodologie di programmazione

33 Slide 33 % del modello uomo/computer Interpretazione totale del computer Interpretazione umana % del modello Visualizzazione ottimizzata dei dati Essere umano e computer Uomo Computer Databas e Sistemi esperti

34 Slide 34 Informatica medica Informatica – Acquisizione ed elaborazione dati Acquisizione (trasduttori – campionatori) Telerilevamento di dati biomedici Filtraggio digitale Elaborazione delle immagini e dei segnali biomedici Presentazione dei dati Trasmissione delle informazioni sensibili (standard) Utilizzo di software come Excel – SPSS – STAT MatLab - C++ - Visual Basic

35 Slide 35 Informatica medica Informatica – Gestione di data base Organizzazione delle informazioni - definizione delle chiavi di ricerca Utilizzazione di software come Access – Oracle linguaggio SQL (Sort Query Language) Elaborazione statistica dei dati sanitari per la valutazione di efficacia ed efficienza delle terapie – Metodi computazionali e Modellizzazione Risoluzione con metodi numerici (Monte Carlo / Metodi spettrali / Stime di Bayes / Algoritmi di Markov Realizzazione di modelli matematici per …..

36 Slide 36 Informatica medica Medicina – Studio dei sistemi biologici Fisiologia - Fisiopatologia – Prevenzione dello stato di malattia Epidemiologia - Statistica – Cura della malattia Gestione delle terapie – Dispositivi medici terapeutici – Riabilitazione Apparati di supporto alla riabilitazione (stimolatori, stimolazione propriocettiva, sistemi per isocinetica)

37 Elaborazione

38 Slide 38 Elaborazione dieta

39 La prescrizione dietetica

40 Indice Lindice di massa corporea: BMI Calcolo del BMI – Creazione di un modulo per il calcolo – Confronto con valori di riferimento Calcolo del peso ottimale Riepilogo

41 Body Mass Index (BMI) IL BMI è considerato lindice più affidabile per diagnosticare lobesità – si è tuttavia osservato che, anche in presenza di BMI normale, ma in presenza di obesità centrale (viscerale) il rischio per patologie quali diabete, ipertensione, infarto è molto elevato Si ottiene dividendo il peso corporeo (espresso in kg) per il quadrato dellaltezza (espressa in metri)

42 Il calcolo del BMI Vogliamo usare uno strumento informatico per facilitare il calcolo del BMI Trattandosi di calcoli su pochi dati (peso e altezza), useremo un foglio elettronico Nel nostro caso: Excel

43 Calcolo del BMI Possiamo scomporre il problema in: 1.Calcolo del BMI, secondo la formula 2.Confronto del valore ricavato con i valori di riferimento: Valori di riferimento del BMI Sottopeso<18.5 Normopeso da 18.5 a 24.9 Sovrappeso da 25.0 a 29.9 Obesità di classe I da 30.0 a 34.9 Obesità di classe II da 35.0 a 39.9 Obesità di classe III >40.0

44 Disposizione del foglio Individuiamo due celle di ingresso, per Peso e Altezza, e una cella con il risultato BMI Corrediamo ogni cella di una etichetta esplicativa e di una unità di misura In E7: =D4/(D5/100*D5/100)

45 Carenze della soluzione Non è ovvio quando si guarda il foglio quali celle contengano valori di ingresso e quali di uscita – Laspetto esteriore è identico, la formula non è visibile Non è chiaro se le celle visibili siano le uniche presenti nel foglio – Forse ci sono altri dati da compilare nella zona non visibile del foglio? Lusabilità del foglio non è soddisfacente…

46 Miglioramenti dellusabilità Un titolo identifica la funzione del modulo

47 Miglioramenti dellusabilità Il colore di fondo distingue le celle di ingresso e quelle di uscita dalle altre

48 Miglioramenti dellusabilità Una campitura e un bordo più spesso delimitano larea di interesse del foglio

49 Miglioramenti dellusabilità Un formato cella con solo un decimale semplifica la lettura del risultato Continua…

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51 Slide 51 Elaborazione delle immagini Filtraggio delle immagini

52 Slide 52 Filtraggio immagini

53 Slide 53 Filtraggio enhance

54 Slide 54 Filtraggio erode

55 Slide 55 Filtraggio sharpen

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57 In generale, come lavora una TAC? Ricostruzione e postprocessing Acquisizione dati Generazione raggi X

58 Principio base della misura I=I 0 ·exp(- ds) integrale di linea ds = - ln(I/ I 0 ) Coefficiente di attenuazione, valore CT

59 Dati grezzi Sequenza dei profili di attenuazione tempo (proiezioni) profilo di attenuazione (canali) 1. proiezione

60 tempo (proiezioni) 2. proiezione profilo di attenuazione (canali) Dati grezzi Sequenza dei profili di attenuazione

61 tempo (proiezioni) Rotazione completa dati grezzi CT profilo di attenuazione (canali) Dati grezzi Sequenza dei profili di attenuazione

62 Ricostruzione immagini Dati grezziImmagine TAC Basi matematiche: Radon (1917) In pratica: a) Metodo di Fourier o b) Retroproiezione filtrata

63 Retroproiezione non filtrata oggetto Buona ricostruzione, ma non molto accurata... Oggetto ricostruito con proiezioni

64 Soluzione: impiego di filtri profilo di attenuazione di un cilindro profilo di attenuazione filtrato Filtro: nuclei di convoluzione

65 Retroproiezione filtrata oggetto Questa ricostruzione sembra migliore... Oggetto ricostruito con proiezioni

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75 CT PET PET + CT

76 NMR & PET Images of Epilepsy NMR Sees Structure with 0.5 mm Resolution PET Sees Metabolism with 5.0 mm Resolution NMRPET

77 Schema calcolo dosimetrico in terapia radiometabolica calcolo masse, volumi organi e tessuti di interesse localizzazione geometrica della distribuzione di attività Calcolo spazio – temporale della biodistribuzione dellattività 1. Identificare e segmentare tessuti / organi 2. Assegnare le proprietà fisiche (composizione; sezione durto) 3. Input del codice Monte Carlo (EGS; Geant4; MCNP/X … )

78 Distribuzione dosimetrica ottenuta utilizzando i DVK calcolati con EGSnrc Visualizzazione della distribuzione di dose, Applicazione modelli radiobiologici

79 Modelli matematici La sopravvivenza cellulare S di una popolazione cellulare è ben rappresentata dal modello Lineare Quadratico Come agiscono le radiazioni?

80 una parte delle cellule sane situate nelle vicinanze della neoplasia o attraversate dal fascio di radiazioni, viene inevitabilmente colpita, dando così origine ad "effetti collaterali" o "complicazioni"

81 Altri distretti corporei

82 Realizzazione del PIANO DI TRATTAMENTO Paziente CT per simulazione virtuale e localizzare la zona neoplastica 1,25 mm asse Z LINAC Simulatore Nuova simulazione in base al piano di trattamento Immagine portale MV image AP

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