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					                 Implementações de Data Warehouse na Área da Saúde
                              Ricardo S. Santos1, Marco Antônio Gutierrez2
     1
         Departamento de Informática em Saúde (DIS), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Brasil
          2
           Serviço de Informática, Instituto do Coração (INCOR), Universidade de São Paulo (USP), Brasil



Resumo – As técnicas de data warehousing para produção de informações gerenciais são utilizadas desde o
início dos anos 90 em diversos setores da economia. Na área da saúde, também existem iniciativas para a
adoção desta tecnologia. O sucesso ou fracasso no processo de implementação de uma nova tecnologia
depende de uma série de fatores, mas, o conhecimento prévio de casos similares, pode evitar vários problemas
ou situações desastrosas. O objetivo deste trabalho é apresentar uma revisão dos esforços na implementação
de um data warehouse na área da saúde. A contribuição deste estudo é a experiência transmitida através da
demonstração dos problemas encontrados, metodologias adotadas, procedimentos e ferramentas utilizadas. A
conclusão do artigo mostra os fatores que constituem os principais desafios e apresenta alguns procedimentos
que podem contribuir para o êxito na implementação de um data warehouse no segmento da saúde.

Palavras-chave: Data Warehouse, Gestão da Saúde, OLAP, Banco de Dados, Informática Médica.

Abstract – The date warehousing techniques for delivery management information have been applied since
1990’s in many economy’s areas. In the healthcare organizations, also there are initiatives for the adoption of
this technology . The success or failure in the process of implementation of a new technology depends on many
things, and the previous knowledge of similar cases can help to avoid disasters in this process. The objective of
this work is to present the efforts in to implement a Data Warehouse in the health organizations. The contribution
of this survey is the experience transmitted through the demonstration of the problems, methodologies,
procedures and tools used in development. The conclusion of this paper shows the peculiar challenges of the
health’s area and also it presents some procedures that can contribute for the success of a data warehouse
project for the health world.

Key-words: Data Warehouse, Health Management, OLAP, Databases, Medical Informatics.


1. Introdução                                                     O trabalho não pretende efetuar uma revisão
                                                            sistemática sobre o assunto, mas, apenas
       O sucesso ou fracasso no processo de                 apresentar alguns exemplos de aplicação das
implementação de uma nova tecnologia depende de
                                                            técnicas de DW na área da saúde. Não serão
uma série de fatores, porém, o conhecimento prévio
de casos similares, pode evitar vários problemas ou         efetuadas comparações ou correlações entre os
situações desastrosas no processo de introdução             casos. Avaliações ou mensurações de resultados
da tecnologia.                                              para os casos apresentados também estão fora do
       Diversos setores da economia utilizam desde          escopo do estudo.
os anos 90 as técnicas de data warehouse (DW)
para a produção de informação gerencial e                   2. Metodologia
estratégica. Na área da saúde, também existem
várias iniciativas para a adoção desta tecnologia.                 Os critérios para seleção dos artigos foram
       O objetivo deste trabalho é apresentar uma           simples. Apenas estar catalogado em um periódico
revisão de       artigos publicados em periódicos           indexado, apresentar um conceito ou técnica de DW
indexados, mostrando casos de implementação de              aplicado ao setor da saúde, e demonstrar uma
data warehouse na área da saúde. Isto fornece um            implementação. Para o levantamento dos artigos
panorama geral das iniciativas existentes,                  foram     utilizadas   as    bases    de    dados:
evidenciando        os    problemas     encontrados,        “WebofScience”; “Pubmed”; “MedLine”; “Lilacs” e o
metodologias adotadas, os procedimentos e as                portal da Capes nos itens “Periódicos” e “Banco de
ferramentas utilizadas.                                     Teses”.

                                                        1
       Os trabalhos encontrados foram divididos em        3.1.2.   República da Eslovênia [2]
dois grupos de acordo com o nível de abrangência
gerencial atendido pelo DW. Os níveis são: “Nível                Outra iniciativa de implementação de um DW
Comunitário”, quando os dados abrangem a gestão           para proporcionar informação analítica na gestão da
da saúde comunitária, e “Nível Institucional”,            saúde pública é o projeto do “Instituto de Saúde
quando os dados abrangem apenas uma instituição           Pública da República da Eslovênia” (PHIRS – Public
e são utilizados por executivos de um centro de           Health Institute of the Republic of Slovenia).
saúde, como um hospital, um posto ambulatorial,                  O escopo do DW, na época do artigo (2000),
etc.                                                      contemplava apenas os atendimentos ambulatoriais.
       Sempre que possível, a apresentação de                    O projeto foi relativamente simples e seguiu
cada artigo, neste texto, tentará evidenciar os           as seguintes etapas:
principais desafios encontrados, os procedimentos         - Os dados de origem, recebidos dos centros
e as ferramentas utilizadas no processo de                    regionais, são consistidos e devolvidos, com um
implementação.                                                relatório, em caso de erros;
                                                          - Sem erros, o arquivo de origem é processado
3. DW para Gestão da Saúde Comunitária                        através de rotinas desenvolvidas em AWK, para
                                                              adquirir um formato mais adequado para a
                                                              carga;
3.1.1.   Catch [1] [3]
                                                          - O       modelo      dimensional    é   definido e
       Um dos projetos para a saúde pública de                posteriormente carregado;
maior destaque é o DW para o CATCH                        - Finalmente as interfaces do usuário são
(Comprehensive       Assessment     for   Tracking            desenvolvidas implantadas.
Community Health) desenvolvido pela            USF            As ferramentas de desenvolvimento utilizadas
(University of South Florida’s). O DW fornece             no projeto foram o “Oracle Express 6.2” como
informação para análise sobre mais de 250                 servidor OLAP e o “Oracle Express Analyzer Tool”
indicadores.                                              para desenvolvimento das interfaces do usuário.
       O artigo [1] cita alguns desafios peculiares
para a implementação de um DW na saúde pública.           3.1.3.   DW em Gerenciamento de Doenças [4]
São eles: dados provenientes de diferentes fontes                Programas de gerenciamento de doenças têm
em diferentes formatos; pouca padronização para           proliferado com o advento do “managed care” e as
os dados da saúde; relatórios disseminados para           tecnologias para gerenciamento de dados. O
diversas localidades geograficamente separadas, e         objetivo destes programas é a identificação de
um modelo de dados que suporte a elaboração de            indivíduos doentes ou com potencial de contrair
políticas públicas para a saúde;                          doenças, e assim aplicar programas preventivos.
       Um ponto que merece destaque no projeto é          Neste contexto, sistemas DW encaixam-se
a introdução de duas técnicas inovadoras para o           perfeitamente. O trabalho de Ramick [4], cita alguns
processo carga do DW (ETL - Extracting,                   casos de aplicação de DW em programas de
Transformation and Loading). São elas: “Estrelas          gerenciamento de doenças. Dentre os casos
Gêmeas” e “Filtros de Qualidade dos Dados”                apresentados, destaca-se o projeto da companhia
       O processo de Estrelas Gêmeas consiste,            de seguros “Empire Blue Cross –Blue Shield”
basicamente, em utilizar um modelo de dados               denominado SARA (Systematic Analysis Review
temporário, idêntico ao modelo de dados do DW, o          and Assistance system), que utiliza um software
qual será carregado num primeiro estágio onde             desenvolvido    pela empresa “Active Health
serão aplicadas todas a regras de validações e            Management” para sinalizar pacientes com valores
testes, e a partir dele será carregado o modelo           que indicam uma situação médica indesejada.
permanente.                                                      Outro caso citado foi o da companhia “Aetna
       Os “Filtros de Qualidade dos Dados” são            US HealthCare”, que utiliza um programa próprio
rotinas inseridas no processo de carga (ETL), para        (US Quality Algorithms) que atua sobre um DW
efetuar validações no conteúdo dos dados. Estas           contendo dados administrativos e clínicos. O
verificações analisam: “fatos”; “agregados” e             programa identifica membros com determinadas
“dimensões”.                                              doenças e estes são incluídos automaticamente em
       As ferramentas utilizadas no projeto foram:        um programa de gerenciamento.
Oracle Enterprise Server como SGBD (Sistema                      Mais um exemplo de aplicação de DW em
Gerenciador de Banco de Dados), e as ferramentas          programas de gerenciamento de doenças é o do
de desenvolvimento Oracle para a implementação            “Horizon Mercy Health Plan” que descobriu através
da interface do usuário [3].                              de seu DW que o diagnóstico mais comum entre os
                                                          pacientes da pediatria era asma. Foi desenvolvido

                                                      2
um programa de gerenciamento para asma que                    4.1.2.   CDR - Universidade de Virgínia [7]
permitiu intervenções eficazes e campanhas
educacionais preventivas, objetivando redução dos                    O CDR (Clinical Data Repository), é um DW
casos.                                                        cujo propósito é fornecer dados para as atividades
                                                              educacionais e de pesquisa ao centro médico da
3.1.4.   Protótipo para o SUS [5]                             Universidade de Virgínia, além de suprir dados
                                                              gerentes e administradores.
         Foi desenvolvido um protótipo de um DW
                                                                     O CDR foi implementado no SGDB Sybase ,
para atender o sistema de informação ambulatorial
                                                              tendo o processo de carga realizado através de
do SUS como parte integrante de uma dissertação
                                                              rotinas desenvolvidas em Pearl. A interface do
de mestrado da Universidade Federal do Rio
                                                              usuário consiste em um conjunto de programas CGI
Grande do Sul (UFRGS). O protótipo foi
                                                              (Common gateway interface) implementados em
desenvolvido com o objetivo de apresentar ao
                                                              linguagem “C”, e JavaScript.
usuário final, num curto espaço de tempo, as
                                                                     O volume do banco de dados em Outubro de
vantagens obtidas no processo decisório com a
                                                              2000 era de 23 GB, e o custo de desenvolvimento
implementação de um DW.
                                                              foi de aproximadamente 200.000,00 U$ por ano.
         Para desenvolvimento do protótipo foram
utilizadas as seguintes ferramentas: MS-SQL
                                                              4.1.3.   William Beaumont Hospital [8]
Server 6.5 como “Sistema Gerenciador de Banco de
Dados” (SGBD); Warehouse Architect da Sybase                         O artigo mostra a experiência obtida no
como “Ferramenta Case”; WizRule 3.0 da Wizsoft                desenvolvimento de um “Data Mart” (DM) para o
para auxiliar na limpeza dos dados; Star Trecker              hospital Willian Beaumont. O DM, desenvolvido em
(exemplar do livro de Kimball) e db Probe 2.0 da              meados de 90, foi implementado em MS-ACCES.
InterNetivity para implementação da interface do              Dois fatores contribuíram para a escolha do MS-
usuário e, finalmente, o Microsoft Access 97 como o           Access: o custo e o baixo volume de dados. O
repositório e gerenciador de “Metadados”.                     objetivo era que o DM ganhasse visibilidade na
                                                              organização e proporcionasse a sua substituição por
4. Aplicações para Gestão Institucional                       um sistema maior e com tecnologia de banco de
                                                              dados mais sofisticada.
4.1.1.   Inglis Innovative Services [6]                                As rotinas para carga e a interface do
       Esta organização, destinada ao atendimento             usuário foram desenvolvidas em VBA (Visual Basic
de deficientes físicos, percebeu a necessidade de             Aplication), linguagem de programação nativa do
implementação de um DW devido à proliferação de               MS-Acess.
aplicações MS-Access na organização.
       Os dados de origem para o DW eram                      4.1.4.   CHC - [9] [13]
provenientes de duas aplicações: Um sistema de
recursos humanos, denominado “VISTA”, com                              O Commonwealth Health Corporation, em
dados em MS-SQL Server, e um sistema clínico e                1997, decidiu implementar um DW. Optou por adotar
financeiro denominado “SOS”, com dados em                     uma solução “pronta”, disponível no mercado:
Progress. O IIS escolheu o MS-SQL Server para
                                                              “TSG’s Galaxy”. A solução compreende além do
implementação do DW, e, como interface do
usuário, foram desenvolvidas algumas aplicações               repositório de dados, a aquisição, transformação e
Web.                                                          visualização, todos inseridos em um produto único.
       Breen et. al., citou em seu artigo [6] uma lista       A solução utiliza como SGBD o MS-SQL Server.
de pontos que devem ser observados na                         [13]. O artigo cita que nos dois primeiros anos de
implementação de um DW, entre eles: a preparação              utilização, o CHC economizou mais de 1,5 milhões
prévia da infra-estrutura; a identificação de um              de dólares devido ao melhor gerenciamento de
profissional com disponibilidade integral para o              recursos. [9].
projeto; a identificação dos dados, dos respectivos
proprietários e dos problemas que o DW pode
resolver;    e     finalmente,   implementar      algo        4.1.5.   Horizon Mercy [10]
rapidamente para que os usuários possam                              “Horizon Mercy of Trenton”, uma empresa
visualizar os benefícios;                                     de seguros de saúde responsável pela assistência à
                                                              saúde de 170.000 associados, em 1997, através de

                                                          3
seu médico chefe Robert N. Robinson, decidiu              na instituição. Como SGBD para implementar o DW
procurar no mercado uma solução DW. A principal           foi utilizado o MS-SQL Server. O processo de
preocupação de Robinson não era a árdua tarefa de         extração e carga foi implementado através de
integração e limpeza dos dados, mas, o desenho do         rotinas desenvolvidas em Power Builder. A
modelo clínico. As soluções apresentadas                  ferramenta OLAP de visualização, denominada
possuíam, basicamente, três aspectos negativos:           FBCDataWare, também foi desenvolvida utilizando
extremamente caras; tecnologia ultrapassada, e os         Java, ASP e HTML.
fornecedores não compreendiam os desafios
específicos da área. Após uma extensa busca,              5. Discussão
optou pela solução de uma pequena empresa, na
época, denominada Infominers. A solução combina                   Embora o objetivo do trabalho não seja uma
                                                          análise comparativa, alguns aspectos sobre os
uma interface simples (desenvolvida com Cognos),
                                                          estudos de casos apresentados, podem ser
utiliza o SGBD Oracle, e apresenta o seu próprio          discutidos.
modelo clínico baseado em sua vasta experiência.
Isto permitiu iniciar o processo de implementação e       Os dois níveis de aplicação na área da saúde
quase que imediatamente, apresentar alguns                        Inicialmente, pode-se notar a existência de
resultados.                                               dois níveis bem distintos de gerência no segmento
                                                          saúde. O primeiro refere-se à gestão da saúde de
4.1.6.   COSTAR [11]                                      uma comunidade, enquanto o segundo dedica-se ao
                                                          gerenciamento de uma organização que presta
      Esse trabalho apresenta, basicamente, uma           serviços em saúde. Os dois tipos de gestores
metodologia para modelagem de um DW,                      possuem universos de atuação totalmente
baseando-se no histórico das consultas efetuadas a        diferentes, e isto significa que a visão de cada
                                                          dirigente sobre os seus dados muda drasticamente.
uma base de dados de um sistema clínico: o
COSTAR (Computer Stored Ambulatory Record);               Desafios da área
sistema desenvolvido há quase trinta anos pelo                    Os casos apresentados também mostraram
Laboratório de Ciência da Computação do                   uma série de desafios próprios da área da saúde.
“Massachusetts General Hospital”                          Berndt et al.[1], comenta sobre a diversidade de
        Foram extraídas 5995 consultas, no período        fontes e formatos dos dados origem, DeJesus [10]
de 13/07/82 a 26/08/98. Inicialmente foram                transcreve a visão do Dr. Robinson, que considera
eliminadas as consultas destinadas à tarefas de           como maior problema a falta de compreensão dos
                                                          fornecedores de solução DW dos desafios
manutenção de sistema, restando 2158 consultas.
                                                          específicos da área, e Isken et al. [8] comenta a
Eliminando as consultas duplicadas, sobraram 642          limitação de recursos financeiros.
consultas para analisar. O resultado da análise                    Outro fato marcante é a existência de um
permitiu a elaboração de um modelo estrela que foi        grande volume de dados que não estão
implementado em duas fases. A primeira estrela            representados em forma de texto. Por exemplo: as
abrangeu 79% dos requisitos do usuário e                  imagens. Wong et al. [15] e Oyama et. al. [14],
implementando o segundo conjunto de tabelas, foi          apresentam iniciativas para o desenvolvimento de
possível atingir 90%.                                     DW contemplando imagens. A tabela 1 reúne os
                                                          principais desafios.
4.1.7.   Fundação Baiana de Cardiologia [12]
                                                          Desafios na implementação de um DW na área da saúde.
       Protótipo   implementado   em     ambiente         - Dados provenientes de muitas fontes
experimental, como parte integrante de uma                - Diversidade de formatos de dados, principalmente devido às
dissertação de mestrado da UFRJ (Universidade             diversas aplicações específicas da área
                                                          - Grande volume de informação armazenado em imagens
Federal do Rio de Janeiro).                               - Pouca padronização
       O DW contemplou dados provenientes de 8            - Relatórios (saídas) devem ser disseminados para diversas
aplicativos, cada um com base de dados própria,           localidades separadas geograficamente
                                                          - Fornecedores de soluções não compreendem os desafios
sendo que os SGBD utilizados por estas aplicações         específicos da área
eram o MS-Access, Sybase e Unify.                         - Limitação de recursos financeiros
       A escolha das ferramentas foi efetuada por
conveniência, aproveitando o que havia disponível         Tabela 1 – Desafios de um DW na área da saúde

                                                      4
                                                                              Analisando as ferramentas ETL e OLAP, é
Ferramentas                                                          marcante a          predominância de soluções
       De forma simplificada, poderíamos classificar                 desenvolvidas internamente, em detrimento da
as ferramentas necessárias em um projeto DW em                       utilização de soluções consagradas no mercado. O
três tipos: um SGBD para armazenamento; uma                          gráfico 2 mostra a relação entre as interfaces
ferramenta ETL para limpeza e carga dos dados; e                     baseadas em soluções OLAP comerciais e as
uma ferramenta OLAP para visualização.                               desenvolvidas internamente.
       Uma característica curiosa observada nos
casos apresentados é a utilização de ferramentas
                                                                               Relação entre as ferramentas OLAP adotadas
mais simples e, principalmente, desenvolvidas
internamente. Apesar de não estar explicitamente
citado, pode-se deduzir que isto acontece em
função dos desafios anteriormente mencionados.
        A tabela 2 apresenta uma relação das
                                                                                                                     Soluções Comerciais
ferramentas utilizadas nos casos estudados.
                                                                                                                     Soluções Internas

Caso        SGBD        Ferramenta        Ferramenta OLAP
Estudado                ETL
CATCH       Oracle      Interna (AWK e    Ferramentas
                        Pearl)            Oracle
Eslovênia   Oracle      Internas (AWK)    Oracle Express
                                          Analyzer Tool
Protótipo   SQL Server Internas +         DB Probe + Access          Gráfico 3.2 – Relação entre a solução OLAP
SUS                    WizRule
IIS         SQL Server Internas           Interna – Aplicação
                                          Web                        Procedimentos na Implementação
CDR -       Sybase      Interna (Pearl)   Interna                           Alguns casos estudados mostraram, além
Virgínia                                  (“C”/ JavaScript)          das dificuldades específicas da área, alguns
William     Access     Interna (VBA)      Interna (VBA)              procedimentos importantes que contribuíram para o
CHC         SQL Server TSG’s Galaxy       TSG’s Galaxy
Horizon     Oracle     Infominers         Infominers-Cognos
                                                                     sucesso do projeto. A tabela 3 apresenta uma lista
FBC         SQL Server Interna (PB)       Interna (Java/ASP)         desses procedimentos.

                                                                     Procedimentos que contribuem para o sucesso do projeto
Tabela 2– Ferramentas utilizadas.
                                                                     - Uma boa estratégia para o processo de carga é a utilização
                                                                     de “Estrelas Gêmeas”
        A tabela mostra que predominam, como                         - Para garantir a consistência dos dados, uma boa técnica é a
SGBD, o Oracle e SQL Server. Não foi observada a                     aplicação de “Filtros para Qualidade Dados”. Os filtros analisam
utilização de SGBD’s como o Teradata da NCR e o                      fatos, agregados e dimensões.
                                                                     Disponibilizar toda a infra-estrutura antes de implementar um
DB2 da IBM, amplamente utilizados em outros                          DW
segmentos. Em nenhum artigo estudado o volume                        - Identificar um profissional, da instituição, competente e com
de dados foi citado como um desafio.                                 disponibilidade integral para o projeto
        O gráfico 1 mostra a relação entre os SGBD’s                 - Identificar os dados importantes da corporação e os
                                                                     proprietários destes dados
utilizados .
                                                                     - Identificar os problemas que o DW pode resolver
                                                                     - Elaborar cuidadosamente o desenho do modelo clínico
             Distribuição dos SGBD's utilizados                      - Se possível, elaborar os requisitos do usuário, através de um
                                                                     histórico de consultas efetuadas nos sistemas existentes
                                                                     - Implementar alguma coisa rapidamente para que os usuários
                                                                     possam visualizar os benefícios


                                                  Oracle             Tabela 3 – Procedimentos na implantação do DW
                                                  M    L
                                                   S-SQ Server
                                                  Sybase             6. Conclusões
                                                  MS-Access

                                                                           O objetivo desta revisão foi mostrar o estado
                                                                     da arte em projetos DW na área da saúde através
                                                                     da apresentação de casos reais publicados em
                                                                     periódicos indexados. A contribuição do trabalho é a
Gráfico 1 – Relação entre os SGBD’s.
                                                                     experiência transmitida através da explicitação dos



                                                                 5
desafios encontrados, metodologias, procedimentos              [4] Ramick D.C. (2001), “Data Warehousing in Disease
e ferramentas utilizadas.                                              Management Programs., Journal of Healthcare
         O estudo mostrou que existem alguns                           Information Management, Summer, v. 15, n. 2, p.
desafios peculiares, que constituem os principais                      99-105.
problemas para implementação de um DW na área                  [5] Rodrigo Leal de Moraes (1998), “Sistemas de Data
da saúde. Entre eles destaca-se a diversidade de                       Warehouses: Estudo e Aplicação na Área da
fontes e formatos de dados; a complexidade do                          Saúde”, Dissertação de Mestrado, UFRGS.
desenho de um modelo clínico e a falta de                      [6] Breen C., Rodrigues L.M. (2001), “Implementing a Data
compreensão dos fornecedores sobre a área.                             Warehouse at Inglis Innovative Services”, Journal
         Também foi observada a preferência pelo                       of Healthcare Information Management, v. 15, n. 2,
desenvolvimento interno de rotinas para carga e                        p. 87-97.
análise dos dados. Em 78% dos casos, não foi                   [7] Einbinder J.S., Scully K.W., Pates R.D., Schubart J.R.,
utilizada nenhuma ferramenta ETL para auxílio no                       Reynolds R.E. (2001), “Case study: A Data
processo de carga, e apenas 67% optaram por                            Warehouse for an Academic Medical Center”,
ferramentas OLAP existentes. O SGBD mais                               Journal of Healthcare Information Management, v.
utilizado, nos casos estudados, é o SQL Server com                     15, n. 2, p. 165-75.
45% , seguido do Oracle com 34%.                               [8] Isken M.W., Littig S.J., West M. (2001), “A Data Mart
         Pelos números apresentados, pode-se                           for Operations Analysis”, Journal of Healthcare
concluir que as implementações de DW na área da                        Information Management, 2001 v.15, n.2, p.143-
saúde, geralmente, não utilizam as ferramentas                         53.
sofisticadas existentes no mercado. Isto induz à               [9] Shams K., Farishta M. (2001), “Data warehousing:
hipótese que o universo da saúde é razoavelmente                       Toward knowledge Management”, Topics in Health
diferente dos demais setores da economia e a                           Information Management, v.21, n.3, p.24-32.
metodologia para implementação de um DW com                    [10] DeJesus E.X. (1999), “Disease Management in a
sucesso em outras áreas, pode não garantir o êxito                     Warehouse: Data Warehouse Technology Makes a
na área da saúde.                                                      Good Fit for Disease Management Programs”,
         Naturalmente, existem muitos outros casos                     Healthcare Information, v.16, n.9, p.33-6, 38-9.
de implementação de DW na saúde, que não foram                 [11] Murphy S.N., Morgan M.M., Barnett G.O., Chueh H.C.
publicados em nenhuma base bibliográfica. Em um                        (1999), “Optimizing Healthcare Research Data
trabalho futuro, pretende-se catalogá-los, analisa-                    Warehouse Design Through Past COSTAR Query
los e apresenta-los. Ainda, como estudo posterior                      Analysis”., Proceedings AMIA Symposium, p. 892-
deve-se pesquisar a situação atual dos casos                           896.
apresentados, e efetuar uma análise comparativa                [12] Ana Claudia Oliveira Garcia Dos Santos (2001),
entre um projeto DW para a área da saúde e para                        “Organização de um Data Warehouse Clinico”,
outros setores da economia.                                            Dissertação de Mestrado, UFRJ.
                                                               [13] The Shams Group (TSG). Disponível em:
7. Referências                                                         www.shamsgroup.com/pgalaxy.htm. Acesso em 18
                                                                       mai 2003.
 [1] Berndt D.J., Hevner A.R., Studnicki J. (2003), “The       [14] Oyama H., Wakao F., Mishina T., Lu Y., Honjo A.
       Catch Data Warehouse: Support for Community                     (1997), “Virtual Cancer Image Data Warehouse”,
       Health Care Decision-Making”, Decision Support                  Stud Health Technologies Informormation. v. 39, p.
       Systems, v. 35, n. 3, p. 367-384.                               151-154.
[2] Hristovski D., Rogac M., Markota M. (2000), “Using         [15] Wong S.T., Hoo K.S Jr., Knowlton R.C., Laxer K.D.,
       Data Warehousing and OLAP in Public Health                      Cao X., Hawkins R.A., Dillon W.P., Arenson R.L.
       Care”, Journal Of The American Medical                          (2002), “Design and Applications of a Multimodality
                                                                       Image Data Warehouse Framework”, JAMIA, v. 9,
       Informatics Association, Suppl. p. 369-373.                     n.3, p. 239-54
[3] Berndt D.J., Hevner A.R. (1998), “CATCH/IT: A Data
       Warehouse       to      Support     Comprehensive       Contato
       Assessment for Tracking Community Health,
       Journal Of The American Medical Informatics             rsantos@compumedica.com.br
       Association, Suppl. p. 250-254.


                                                           6

				
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