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UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR
Grupo de Redes y Sistemas Distribuidos
Gestión de Imágenes Médicas Usando Grid Computing
Modelo para el Apoyo a la Investigación en Venezuela
IV Latin American Congress on Biomedical Engineering
CLAIB2007
Autores:
Jesús Campos G.
Emilio Hernández
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Grupo de Redes y Sistemas Distribuidos
Introducción
Se expone un modelo escalable y un procedimiento que permiten
configurar la integración de grandes repositorios de datos.
Los repositorios estarían preparados para recibir, resguardar, distribuir
y desplegar, continuamente, datos médicos.
Es un concepto que abre la posibilidad de hacer que la información
clínica del paciente tenga un carácter de ubicuidad, permitiendo
disponer de ésta sin necesidad que el paciente tenga que moverse
junto con sus datos e imágenes.
Igualmente el paciente pudiese estar generando datos desde cualquier
Centro de Salud.
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Introducción
Se considera una arquitectura que representa una malla de datos (o
Grid de datos) compuesta por nodos que interactúan entre sí, y donde
cada nodo representa un repositorio de datos que estaría recibiendo
fuentes de datos desde los Centros de Salud.
El Grid de Datos se convierte en un enorme sistema de respaldo y en
función de su concepción distribuida se obtiene un mejor desempeño,
debido a que porciones de datos no requerirían competir críticamente
por ancho de banda a un sistema centralizado.
Esto incrementa los niveles de seguridad y disponibilidad en el caso
general, ya que pueden colaborar los nodos entre sí en caso de que
alguno falle.
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Estructuras y Componentes
La estructura aquí propuesta debe satisfacer diferentes productos,
normativas y servicios que cumplan con las siguientes
especificaciones:
Debe ser código abierto:
Respetando la normativa legal venezolana.
●
Debe atender necesidades clínicas e investigativas:
Basado en tecnología Web y estándares abiertos.
Con restricciones de acceso y capacidad de crear perfiles de
usuarios.
●
Debe considerar los estándares para la manipulación y el intercambio
de archivos
Concretamente DICOM.
●
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Estructuras y Componentes
Debe considerar el manejo de formatos de salud y medicina en
distintas modalidades
Caso específico PACS.
●
Debe considerar los estándares para compartir,
intercambiar y rescatar información electrónica
Tal es el caso de HL7.
●
administrar,
Debe considerar el uso de sistemas operativos robustos
Basado en alguna variante o derivación del sistema operativo
UNIX.
●
Debe ser orientada a aprovechar las ventajas del uso de los principios
de la computación distribuida
Herramientas como gLite o Globus ToolKit 4.
●
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Estructuras y Componentes
Debe considerar los avances de la computación de alto rendimiento.
Considerando el alto volumen de datos y procesos que se van a
realizar, dada las diferentes combinaciones de búsquedas
solicitadas.
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Experiencia
El proyecto “Grid Computing at the University Hospitals of Geneva”
Ofrece y aplica la tecnología Grid a los hospitales de la
Universidad de Ginebra en varios estudios experimentales.
El proyecto “eDiaMoND Grid Computing Project”
Desarrolla una infraestructura que permite la transferencia segura
y el procesamiento de mamografías digitales.
El proyecto “Biogrid”
Construye una red de recursos de computación-computador y
desarrolla una tecnología de Grid para atender necesidades
especializadas de Tecnologías de Información en biología y
ciencias médicas.
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Producto Referente
DCM4CHEE es una colección de aplicaciones y de librerías de
código abierto para las organizaciones del área de la salud o
“healthcare”.
Estas aplicaciones se han desarrollado en el lenguaje de
programación de Java, para su funcionamiento y portabilidad,
apoyando el despliegue en JDK 1.4 y/o en versiones superiores.
El uso de
experimental.
este
producto
es
estrictamente
de
carácter
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Propuesta
La primera fase sería de carácter de prueba, y en ella se
establece un centro de acopio de datos y los medios por donde los
centros clínicos “suben” información propia del normal desempeño el
Centro de Salud de donde se esté cargando los datos y, por otro lado,
donde los investigadores hacen uso de los datos (debidamente
anonimizados) para obtener los resultados de su estudio y su
respectivo análisis.
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Fase 1
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Propuesta
La fase siguiente implica una extensión de estos servicios a
diferentes centros de acopio de datos, que entre ellos formarán un
Grid, permitiendo aumentar el nivel de experticia y carga de datos de
los pacientes. Debe notarse que los Centros de Salud no formarían
parte del Grid de Datos.
Este proceso pudiese ser una visión regional que solamente
extiende los servicios de la fase inicial, pero que aun no integra los
procesos de cálculo y búsqueda de información entre sí.
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Fase 2
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Propuesta
La fase final consiste en garantizar la integridad de los procesos y
de la carga de datos. La misma se puede estratificar por capas:
Una capa de aplicaciones utilizadas por investigadores, para
acceder desde diferentes lugares a un nivel de datos que son
administrados por un GRID de Datos que bien pueden ser simples
repositorios de datos o sencillamente pueden formar parte de un
centro de atención u hospitalario.
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Propuesta
Una capa de centros clínicos regionalizados que cargan y
acceden a fuentes de datos, entre ellos lo referente a imágenes
médicas, colaborando en la toma de decisiones de quienes requieren
apoyo en sus tomas de decisiones, tal es el caso de médicos
paramédicos, enfermeras, personal administrativo y gerente.
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Propuesta
Una capa intermedia, que se puede considerar como el Grid de
Datos, en que se concibe los Centros de Datos, habilitados con la
tecnología Grid permitiendo integrar los diferentes repositorios de
datos los cuales pueden estar funcionando tanto dentro como fuera de
algún Centro de Salud.
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Fase 3
Grids de Datos
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Conclusiones
La apropiada selección de las herramientas de soporte al
proyecto que constituya el ambiente para gestionar imágenes
médicas usando tecnología Grid en los entornos de los centros
de salud valiéndose de las diferentes experiencias que ya han
sido validadas en distintas partes del mundo.
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Conclusiones
Un esquema que implique el uso de la tecnología de malla
o GRID Computing, para satisfacer los requerimientos que se
exponen en este artículo, debe garantizar acceso de diferentes
actores a esta plataforma con en cada una de las fases que en
este artículo se indica.
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Conclusiones
Un posterior trabajo debe considerar la forma de cómo
serán accedidos los datos y cuál es la tecnología más
adecuada para satisfacer las búsquedas de futuras consultas
sobre imágenes médicas, previamente anotadas, en ambiente
de computación distribuida.
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Autor: Msc. Jesús Campos
Instituto: Universidad Simón Bolívar
Ciudad : Sartaneja, Baruta
País: Venezuela
E-mail: [email protected]
Gracias
Autor: PhD. Emilio Hernández
Instituto: Universidad Simón Bolivar
Ciudad: Sartaneja, Baruta
País: Venezuela
E-mail: [email protected]