Modelo para o desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica para a prática da Medicina Baseada na Evidência

Modelo para o desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica para a prática da Medicina Baseada na Evidência José Braga de Vasconcelos, 1 Ricardo Henriques2, Álvaro Rocha 3 1, 2, 3

Grupo de I&D em Informática Médica (GIMED), Universidade Fernando Pessoa (UFP), Portugal

Resumo – Na última decada, a prática da medicina baseada na evidência tem vindo a conquistar diferentes profissionais de saúde. Diversos sistemas de apoio à decisão clínica (SADC) foram concebidos e aplicados de modo complementar à prática clínica em diferentes especialidades médicas. Este trabalho tem por objectivo principal a definição de um modelo de desenvolvimento para a criação de SADCs. Com base na ocorrência (frequente) de enumeros erros clínicos, a utilização generalizada destes sistemas como meio clínico complementar poderá constituir uma forma para melhorar os serviços de saúde. Palavras-chave: Sistemas de Informação Clínicos, Apoio à Decisão Clínica, Medicina Baseada na Evidência, SADC. Abstract – In the last decade, the practice of evidence-based medicine has gained strength and a significant set of healthcare professionals are using the existing resources of evidence in clinical practices. Clinical decision support systems (CDSS) has been designed and applied in different healthcare settings. This study focuses on a model for the development of clinical decision support systems. Based on the frequent rate of clinical errors, a generalized application of these systems as a complementary clinical practice can be an effective method to improve healthcare services. Key-words: Clinical Information Systems, Clinical Decision Support, Evidence Based Medicine, CDSS.

1. Introdução Inúmeros casos de negligência médica podem ser explicados por falta de conhecimento dos profissionais de saúde, nomeadamente por falta de conhecimento contextual que relacione o estado (e historial) actual de um paciente e o conhecimento concreto do profissional de saúde para a resolução clínica do problema de saúde subjacente. Estão documentados [1] diferentes situações resultantes de casos de emergência médica, nos quais são administrados incorrectamente aos pacientes agentes químicos (medicamentos). Nestas situações são posteriormente diagnosticadas incorrectas administrações de medicamentos tendo em conta o perfil e trajecto clínico do paciente. Infelizmente, estes casos acontecem frequentemente em situações de emergência, assim como noutros casos, tais como cirurgias, anestesias, processos terapêuticos e outras intervenções clínicas em diferentes domínios e serviços de saúde, independentemente da qualidade do serviço nacional de saúde em questão. Este estudo e referente proposta tem por base a dimensão humana, social e técnica de um profissional de saúde, o qual deverá exercer a sua profissão que deverá ter uma margem mínima de erro, tendo em conta as possíveis consequências subjacentes a execução de um

determinado erro clínico. Este pressuposto é verdadeiro para todas as profissões, mas denota um carácter singular em profissionais de saúde, os quais deverão ser formados continuamente no sentido de possuírem o conhecimento suficiente para minimizar a ocorrência de erros clínicos em qualquer contexto e circunstância. Com base no vasto e heterogéneo volume de informação médica e de saúde pública existente, é pouco provável ou praticamente impossível que um profissional de saúde consiga reunir de forma contextualizada a informação e conhecimento suficiente para a resolução eficaz de qualquer caso clínico. Neste contexto, um profissional de saúde deverá ter presente os diferentes recursos médicos e de saúde existentes, nomeadamente bibliotecas (web) de informação médica, sistemas de informação clínica e respectivas bases de dados, sistemas de apoio à decisão clínica, assim como outros recursos mais específicos associados às diversas especialidades no contexto das ciências da saúde. Os objectivos principais deste estudo pretendem identificar e promover a importância destes recursos no âmbito da prática clínica, assim como apresentar um modelo genérico para uma utilização mais frequente de sistemas de apoio à decisão clínica, independentemente do serviço de saúde vigente e das diferentes especialidades clínicas existentes.

A próxima secção descreve o nosso entendimento da disciplina de informática médica. A terceira secção analisa a relevância dos sistemas de informação clínicos no contexto de uma unidade de saúde. A secção seguinte apresenta as áreas essenciais deste estudo: a medicina baseada na evidência e as ferramentas associadas sob a forma de sistemas de apoio à decisão clínica. A quinta secção apresenta a metodologia proposta para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão clínica e a sexta secção fecha este artigo com um conjunto de considerações finais e a descrição do trabalho futuro. 2. Informática Médica Os termos Informática Médica e Informática na Saúde têm sido aplicados indiferenciadamente. Por definição, esta disciplina é uma ciência que estuda e desenvolve métodos e sistemas para adquirir, processar e interpretar dados de saúde através de conhecimento obtido através da investigação científica [2]. As tecnologias de informação (TI) são consideradas veículos para potenciar a realização dos seguintes objectivos [3]: • I&D de processos, funções, dados, informação

e conhecimento de serviços de saúde e medicina. • Concepção e desenvolvimento de tecnologias e sistemas de informação para suportar processos de saúde. • Investigação das alterações na área da saúde, trazidas pela aplicação das referidas tecnologias e sistemas. Informática médica é considerada uma disciplina científica pela razão do seu domínio estar bem definido [4]. O domínio é a intersecção das áreas da medicina (ou saúde) com as áreas da informática. A área da saúde é uma das últimas áreas de aplicação das TI de uma forma generalizada e organizada [5]. O principal motivo desta constatação, prende-se com a heterogeneidade e complexidade dos serviços de saúde, assim como com a dificuldade de formar e definir competências conjuntas nas duas áreas de conhecimento subjacentes: ciências da saúde e ciências da computação. Na sequência da aplicação prática da Informática Médica, o papel dos pacientes na gestão dos seus problemas de saúde tem vindo a sofrer alterações com a integração dos sistemas e tecnologias de informação na área da saúde e respectivas ciências médicas. O acesso a diferentes fontes de informação médica (relevante) generalizou-se ao público em geral através de um conjunto de portais de saúde existentes na Internet. Os pacientes tornam-se assim mais conhecedores dos seus processos de saúde.

Ciências Médicas e da Saúde • Investigação médica • Dados laboratoriais • Informação médica específica • Informação hospitalar • Práticas clinicas • Perfil dos profissionais de saúde • Caracterização dos pacientes

Ciências da Computação e Sistemas de Informação • Sistemas e Tecnologias da Informação • Tecnologias de apoio à decisão • Redes de telecomunicações • Engenharia de Software • Gestão e Engenharia de Conhecimento Organizacional • Inteligência Artificial

Informática Médica

Figura 1: Os fundamentos da Informática Médica 3. Sistemas de Informação Clínicos Um sistema de informação (SI) na área da saúde necessita de lidar com aspectos de sobrecarga de informação, com comportamentos clínicos adversos, o que resulta em constantes alterações na estrutura e comportamento do SI. O desenvolvimento de cuidados e serviços de saúde é um processo complexo que envolve diferentes profissionais com diferentes perspectivas, diferentes organizações e recursos físicos. O termo SI clínico está associado a uma organização de saúde e é constituído por um conjunto de recursos humanos e físicos e por um conjunto de aplicações de software que permitem recolher, processar e distribuir informação clínica. O principal propósito de um SI clínico é o incremento da qualidade dos serviços de saúde. Existe um conjunto de objectivos que um SI clínico deve facultar de modo a atingir o referido propósito [6]: • Disponibilizar informação do paciente em todas as unidades de saúde, principalmente nos hospitais centrais. • Disponibilizar ao paciente informação médica contextualizada com o seu perfil de saúde, assim como informação sobre o seu estado clínico e respectivo trajecto clínico. • Desenvolver mecanismos de acesso, distribuição e partilha de informação médica aos diferentes agentes na área da saúde. • Incrementar o desempenho dos processos administrativos das unidades de saúde, de modo a melhorar a qualidade e a monitorização dos serviços de saúde. • Padronizar os serviços de gestão de pacientes e os procedimentos de gestão em todas as unidades de saúde, principalmente nos hospitais públicos. Tendo em conta os objectivos anteriores, um SI clínico deverá dar resposta a um conjunto de requisitos através das seguintes (entre outras) funcionalidades: • Caracterização, registo e mecanismos de acesso de pacientes. • Manipulação das admissões, baixas e transferências de pacientes. • Gestão das consultas médicas.

• Manipulação

e integração dos dados laboratoriais no contexto do ciclo de diagnóstico e terapia dos pacientes. • Gestão da informação hospitalar ao nível de indicadores de desempenho e outros dados estatísticos de interesse à avaliação da qualidade dos serviços prestados. • Subsistemas de informação associados às diferentes especialidades médicas. Estes sistemas, geralmente tomam a forma de sistemas de apoio à decisão clínica. 4. A Medicina Baseada na Evidência e os Sistemas de Apoio à Decisão 4.1. Gestão de Conhecimento na Área da Saúde A necessidade de mecanismos para uma efectiva gestão de conhecimento em unidades de saúde aumentou exponencialmente com o incremento contínuo da complexidade das organizações de saúde e respectivos serviços. O conhecimento organizacional tem por base a experiência dos seus recursos humanos, tais como, competências individuais, experiência de trabalho em equipa, capacidade de resolução de problemas e aprendizagem acumulada. A gestão de conhecimento salienta o conhecimento como algo que deve ser gerido, tendo como objectivo, a diminuição de problemas de partilha de conhecimento e sua correcta utilização. A partilha de conhecimento clínico permite agilizar processos e incrementa a qualidade da comunicação entre unidades de saúde. As organizações de saúde têm vindo a reconhecer o valor dos sistemas de gestão de conhecimento, nos quais se enquadram os sistemas de apoio à decisão clínica. O grande desafio reside na dificuldade de identificação e formalização do conhecimento tácito associado ao trabalho dos profissionais de saúde, assim como a protecção deste conhecimento entre departamentos e unidades de saúde. Como resultado, em diversos sistemas de saúde, temos sistemas de gestão de conhecimento de fraca qualidade, ou um conjunto de sistemas de informação sem uma estratégia de integração concertada. Para criar um ambiente organizacional em unidades de saúde capaz de armazenar, devolver e partilhar conhecimento, as unidades de saúde devem promover uma cultura, de partilha de conhecimento e aprendizagem contínua e dinâmica através da partilha de experiências de trabalho clínico e serviços de saúde, do saber fazer e das melhores práticas. Este trabalho de investigação não tem como objecto de estudo os aspectos culturais da gestão de conhecimento no contexto da saúde pública, mas sim a definição (modelo) e criação de um ambiente para uma melhor gestão de conhecimento e competências

no âmbito da prática clínica: sistemas de apoio à decisão clínica. 4.2. Prática Clínica Baseada na Evidência A medicina baseada na evidência tem sido reconhecida como uma abordagem muito importante para a tomada de decisões clínicas [7]. De uma forma genérica, a prática clínica baseada na evidência tem associado um repositório de informação médica incluindo conceitos e factos revistos e validados pela literatura científica, e um conjunto de guias e manuais clínicos baseados na experiência e na prática da medicina. No entanto, determinados casos (problemas) clínicos não podem ser resolvidos somente através desta técnica. Por exemplo, a prática da clínica baseada na evidência não tem resultados concretos e satisfatórios na resolução de problemas associados a intoxicações, assim como na análise e tomada de decisão no âmbito de efeitos laterais e desconhecidos causados por determinados agentes químicos [1] (medicação). Este processo pode ser melhorado através da integração destas técnicas com sistemas integrados de gestão de pacientes e respectivos registos electrónicos. Neste sentido, um volume considerável de dados clínicos podem ser reunidos de modo a criar bases de dados globais na área da saúde (incluindo aspectos biomédicos 1 e genéticos) como são os casos da Medline e 2 dos recursos do NCBI que incluem o Pubmed, considerada a maior base de dados (BD) pública sobre informação biomédica [12], uma BD sobre informação genética (DNA) nos Estados Unidos (Genbank ) e um diccionário de termos médicos e de saúde globalmente utilizado (UMLS ). Outro tipo de recurso essencial à prática da medicina baseada na evidência são as ontologias (ou taxonomias) biomédicas que incorporam dados de saúde como as anteriores, mas introduzem especificações formais (ex:, axiomas lógicos) para representar relacionamentos estruturais entre os termos representados. As ontologias são utilizadas como um mecanismo de partilha e reutilização de informação entre uma determinada comunidade científica [14]. A 3 ontologia Tambis é um exemplo deste tipo de recurso. Esta ontologia representa os termos, os relacionamentos (hierarquicos) e significados relativos à biologia molecular, através da definição lógica de estruturas e funções quimicas. O desenvolvimento actual e futuro de sistemas de apoio à decisão clínica têm por base uma integração e reutilização das referidas (entre outras) fontes de informação biomédica. O 1

http://www.medline.com National Center for Biotechnology Information (US) – http://www.ncbi.nlm.nih.gov 3 http://img.cs.man.ac.uk/stevens/tambis-oil.html 2

modelo proposto (secção 5) para um SADC tem subjacente a integração de diferentes bases de dados clínicas e ontologias biomédicas. 4.3. Sistemas de Apoio à Decisão Clínica O conceito SADC resulta da aplicação bem sucedida de mecanismos de suporte à decisão e de sistemas baseados em conhecimento na área da saúde. Os SADCs têm vindo a ser aplicados na elaboração de diagnósticos. O processo de elaboração de um diagnóstico médico utiliza informação sobre o paciente e informação clínica. O resultado de um diagnóstico deve ser objectivo, estruturado e sistematizado de forma a descrever o problema de saúde detectado. A elaboração de um diagnóstico, assim como a obtenção de respostas a questões respeitantes à etiologia de determinadas doenças, pode ser assistida por SADCs. Um SADC é concebido para auxiliar o profissional de saúde a tomar decisões clínicas. Um SA DC é um sistema baseado em conhecimento médico e que incorpora informação do paciente para definir conselhos específicos [8], [13]. Estes sistemas têm tido alguma dificuldade na sua implementação, dada a falta generalizada de formação (e sensibilização) dos profissionais de saúde [9]. O SADC através da aplicação de conhecimento específico, fornece respostas, indica sugestões, traça caminhos alternativas para a solução de um determinado problema, de modo a reduzir significativamente a incerteza na tomada da decisão clínica. Existem alguns exemplos representativos de 4 SADC: DXplain (Hospital de Massachusetts, EUA) é um SADC que utiliza um conjunto de dados clínicos para definir um conjunto de possíveis diagnósticos associados a um caso 5 clínico. O QMR (Quick Medical Reference) é outro exemplo representativo de um SAD clínica. O QMR tem associado uma extensa base de dados onde podemos encontrar informação médica sobre doenças, sintomas, sinais, e informação laboratorial. O QMR tem capacidade de sugerir diagnósticos e terapias, descrever as origens, sintomas e a natureza de determinadas patologias, e apresentar resultados actualizados de testes laboratoriais. 5. Desenvolvimento de um Sistema de Apoio à Decisão Clínica A definição de um modelo de dados para a representação das necessidades de informação de um profissional de saúde é uma tarefa complexa que deverá ter em conta o perfil do clínico, o modelo do serviço de saúde associado, 4 5

http://www.openclinical.org/dm_dxplain.html http://www.openclinical.org/aisp_qmr.html

assim como os requisitos associados às diferentes unidades de saúde nas quais o profissional exerce a sua actividade clínica. Deste modo, o modelo proposto pretende simplesmente demonstrar a importância da utilização destes recursos no sentido de criar condições, assim como promover boas práticas no exercício da actividade clínica. 5.1. Definição das informação clínica

necessidades

de

A definição e o acesso a fontes relevantes de informação clínica é um aspecto essencial para uma prática com qualidade de cuidados de saúde. Podemos considerar como impossível ou pouco provável, em determinado contexto clínico, uma agregação estruturada, coerente e completa das necessidades de informação médica por parte de um profissional de saúde para a resolução de um problema clínico ou tomada de decisão. Deste modo, este processo tem um aspecto dinâmico e sistemático de modo a gerar e adicionar novo conhecimento ao seu repositório de informação médica e de saúde pública. Por exemplo, como instância de um processo de diagnóstico e terapia, o modelo de dados deverá suportar e determinar o percurso adequado de um fármaco (medicamento administrado a um paciente). Esta tarefa poderá ter associada as seguintes actividades: • Identificação do perfil e trajecto clínico do

paciente; • Definição

do problema clínico devidamente estruturado e detalhado; • Conhecimento específico do fármaco e efeitos secundários e dos respectivos agentes químicos. Este passo poderá envolver uma pesquisa bibliográfica numa fonte de informação relevante e fidedigna (ex.:, Medline) sobre os efeitos secundários do fármaco em questão; • Identificação e selecção de outras fontes de informação apropriadas; Com base nos pressupostos anteriores, o profissional de saúde deverá avaliar com conhecimento suficiente a situação clínica e neste sentido formular o diagnóstico, e se necessário o tratamento ou terapia adequada. Este processo é na maior parte das vezes um processo iterativo, o que leva, frequentemente o clínico a requisitar testes laboratoriais adicionais no sentido de diminuir a incerteza na tomada de decisão. O fluxo processual (workflow) associado a um processo de decisão deverá fazer parte integrante da base de conhecimento de um sistema de apoio à decisão clínica. As necessidades de informação clínica subjacentes aos serviços de saúde envolvem um conjunto de entidades que necessitam de partilhar informação de modo a proporcionar a qualidade desejada de serviço ao paciente.

Tomando como exemplo a caracterização do paciente sob a forma de um registo electrónico, é necessário considerar um conjunto de interacções e respectivos fluxos de informação que acompanham um determinado serviço de saúde (figura 2). admissões

consultas médicas

internamentos

Paciente

Testes laboratoriais e outros exames (ex: radiologia)

Diagnósticos e terapias

Dados laboratoriais Imagens médicas

Alimentação

evolução do paciente gestão dos enfermeiros

Enfermaria

comparticipações

Pagamento

EPR – Registo do Paciente

dieta

Seguros Segurança social

Prescrições médicas

Farmácia

Figura 2: Fluxos de informação na execução de serviços de saúde (adaptado de [5]). O processo de tomada decisão clínica depende muito da forma como o registo electrónico do paciente se encontra estruturado e actualizado. A figura anterior ilustra a necessidade de integração de dados (dados médicos, dados laboratoriais, alimentares e farmacêuticos) do paciente, de modo a efectuar um registo do seu trajecto clínico. Este registo clínico do paciente é de crucial importância nas diferentes acções de tomada de decisão. Estas decisões requerem a aplicação de diferentes tipos de conhecimento a um caso clínico. Este conhecimento pode ser obtido de três diferentes formas [9], [10]: • Recolha de dados dos pacientes. Observação

de sintomas, dados e sinais biológicos (ex: electrocardiograma), bioquímicos (registo e análise de amostras sanguíneas) ou fisiológicos (ex: auscultação do paciente). • Conhecimento explicito. Conhecimento que se pode encontrar em publicações científicas. • Conhecimento tácito e heurístico baseado na experiência e na prática da medicina. Estas formas de conhecimento devidamente representadas tomam a forma de uma base de conhecimento (BC) para o SADC. Normalmente, esta BC está representada através de um conjunto de regras e estruturas condicionais. Deste modo, as práticas clínicas, tais como registos de observações a pacientes, dados de diagnósticos e terapias, assim como decisões previamente tomadas deverão ser regularmente registadas no SADC de modo a definir (e redefinir) as regras de aprendizagem e decisão do sistema. 5.2. Modelo de desenvolvimento de um SADC O desenvolvimento efectivo de um SADC depende de uma integração coerente de duas componentes no sentido de promover uma cultura (clínica) de partilha e reutilização de conhecimento e respectivas experiências clínicas. Uma componente envolve os recursos humanos

da área das ciências da saúde e da área dos sistemas de informação, nomeadamente especialistas em informática médica, de modo a identificar, recolher, estruturar e modelar a informação relevante para um SADC. A segunda componente envolve os aspectos técnicos de design e desenvolvimento do SADC, nomeadamente as estruturas de dados e a implementação de algoritmos (mecanismos de inferência), a codificação numa linguagem de programação, as técnicas de gestão de bases de dados e o processo subjacente de engenharia de software para a construção efectiva do SADC. Como resultado, um sistema (figura 3) com estas características deverá ser materializado numa ferramenta intuitiva, de utilização simples de modo a complementar o exercício clínico em diferentes cenários. Utilizador

Interface com o utilizador

Mecanismos de inferência

Módulo informativo (defini ção de justifica ções, guias, e alternativas para o apoio à decisão)

Base de Outras fontes de informação Conhecimento e meta -informação de saúde -Bases de dados clínicas -Ontologias de informação biomédica

Figura 3: Componentes de um SADC Um SAD clínico deverá aceder e integrar diferentes fontes de informação médica e clínica de forma a auxiliar o profissional de saúde na tomada de decisões como complemento do exercício da prática clínica. Neste contexto um SADC deverá fornecer: •Fornecer um espaço estruturado de informação clínica focada no paciente •Mecanismos de navegação e pesquisa no espaço da informação médica (genérica e especializada) •Apresentação de guias clínicos contextualizados, sugestões e alternativas de forma a acompanhar o processo de tomada de decisão no sentido da definição do diagnóstico / terapia. Um SADC deverá conter mecanismos de orientação, assim como mecanismos de colaboração entre os diferentes agentes no processo de tomada de decisão clínica. 5.3. Metodologia de desenvolvimento Os métodos e respectivas técnicas conducentes à definição do modelo do SAD clínico tem por base uma investigação académica [11] em curso. Este

estudo já concretizou parte de um plano de levantamento de necessidades no sentido de analisar e definir as necessidades de informação de um conjunto de médicos dentistas na região do Porto e Aveiro (Portugal). O segundo passo deste trabalho tem por objectivo a formalização das necessidades de informação médica e de saúde por parte dos referidos profissionais de saúde. A descrição anterior será essencial para a definição (ou aproximação consensual) de um registo electrónico do paciente no âmbito da medicina dentária e para o desenvolvimento de um protótipo de um SAD clínico no mesmo contexto clínico. O próximo diagrama ilustra a metodologia para o desenvolvimento do SADC. Metodologia Levantamento e análise de requisitos na área da saúde: Medicina Dentária

Formalização das necessidades de informação médica e de saúde

Técnicas aplicadas • Entrevistas individuais com os profissionais de saúde • Questionários • Recolha e análise de documentação • Técnicas de modelação de dados e informação • Definição das estruturas de dados e meta-dados

Definição do registo electrónico do paciente no domínio da medicina dentária

• Técnicas de modelação de dados e de gestão de BD

Modelo de apoio à decisão e protótipo de um SAD clínico

• Engenharia de software e prototipagem web

Figura 4: Metodologia de desenvolvimento 6.

Conclusões e Trabalho Futuro

No âmbito do planeamento, desenvolvimento e manutenção de um SI clínico, existem dois pressupostos essenciais à sua eficácia e eficiência: uma sistemática identificação e caracterização das entidades e processos relevantes ao processo de saúde da unidade ou organização em análise. Um aspecto essencial é a efectiva caracterização e manipulação do registo electrónico do paciente. Este trabalho foca numa das aplicações de um SI clínico: sistema de apoio à decisão clínica e apresenta um modelo para o seu desenvolvimento, o qual incorpora a caracterização do registo electrónico de um paciente com os correspondentes casos clínicos que definem o seu trajecto (ou histórico) de saúde. Este trabalho tem por objectivo definir um modelo de apoio à decisão clínica na área da medicina dentária, com especial atenção à reutilização de recursos relevantes já existentes, como é o caso das BD clínicas e das ontologias biomédicas. Através de uma análise detalhada aos dados e informação recolhida durante a fase de levantamento de requisitos previamente descrita, o próximo passo (em curso) pretende definir um

conjunto coerente e estruturado de necessidades de informação médica por parte dos referidos profissionais de saúde, incluindo um modelo o mais consensual e reutilizável possível para a definição de um registo electrónico de um paciente. A informação resultante indexada a um conjunto contextualizado (baseado no paciente) de casos clínicos dará origem a um modelo e referente protótipo de software de apoio à decisão clínica na área da medicina dentária. 7.

Referências Bibliográficas

[1] Braun, L., Wiesman, F., Herik, H., Hasman, A. Korsten, E. (2006) “Towards patient-related information needs”, Journal of Medical Informatics, Elsevier. [2] Bemmel, J., Musen, M. (1997) “Handbook of Medical Informatics”, Springer-Verlag. [3] Nykanen, P. (2000) “Decision Support Systems from a Health Informatics Perspective”, MSc Thesis, University of Tampere. [4] Friedman, C., Wyatt, J. (1997) “Evaluation Methods in Medical Informatics”, Springer-Verlag. [5] Jepsen, T. (2003) “IT in Healthcare: Progress Report”, IT Professional, IEEE Computer Society, Jan-Feb, pp 8-14. [6] Littlejohns, P, Wyatt, J., Garvican, L. (2003) “Evaluating Computerised Health Information Systems: hard lessons to be learnt”, Information in Practice, BMJ Vol. 326, bmj.com, pp. 860-863. [7] Masuda, G., Sakamoto, N., Yamamoto, R. (2002) “A Framework for Dynamic Evidence Based Medicine using Data Mining”, Proceedings of the IEEE CBMS 2002. [8] Berner, S. (1998) “Clinical Decision Support Systems: Theory and Practice”, Springer-Verlag. [9] Vasconcelos, J., Rocha, A. e Gomes, R. (2004), “Sistemas de Informação de Apoio à Decisão Clínica: Estudo de um Caso de uma Instituição de Saúde”, Actas da 5º conferência da APSI, Nov. 2004, Lisboa. [10]Montgomery A., Fahey T., Peters J., MacIntosh C., Sharp J. (2000) “Evaluation of computer based clinical DSS and risk chart for management of hypertension in primary care”, BMJ Vol. 320, bmj.com, pp. 686-690. [11]Henriques, R., Vasconcelos, J., Rocha, A. (2006) “Informática Dentária: Sistemas de Informação de Suporte à Prática Clínica”, Actas da 1º conferência Ibérica em Sistemas e Tecnologias de Informação – CISTI2006., Vol. I, pág. 557. [12]Ostell, J. (2005) “Databases od Discovery”, ACM Queue, Vol. 3, No. 3., pp 40-48. [13]Miler, R., Geissbuhler, A. (1999) “Clinical Diagnostic Decision Support Systems – An Overview”, Health Informatics Series, Berner, E. Editor, Springer Verlag, pp 3-34. [14]Stevens, R., Goble, C., Horrocks, I., Beckhofer, S. (2002), IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Vol. 6., No. 2, pp135141. Contacto: José Braga de Vasconcelos - [email protected]