Cross-cutting concerns: Improving an Intelligent System for Decision Making in Healthcare
2016
Luiz Odorico Monteiro de Andrade , Antonio Mauro Barbosa de Oliveira
Resumo: Este artigo propõe uma melhor forma de representar a arquitetura do LARIISA, um sistema inteligente para tomada de decisão na área da saúde. A representação proposta entrelaça os domínios da saúde e da computação em uma arquitetura multidimensional, o que facilita a visualização de aplicações especializadas adicionadas ao framework LARIISA. Novos conceitos como Big Data, Internet das Coisas e Linked Data também são introduzidos na arquitetura proposta. Adquirir novos dados de diferentes fontes para o banco de dados LARIISA e fazer uso deles permitirá um processo de tomada de decisão mais eficiente para o sistema.
Abstract: This paper proposes a better way to represent the architecture of LARIISA, an intelligent system for decision making in healthcare. The proposed representation weaves health and computational domains in a multidimensional architecture, which facilitates the visualization of specialized applications added to the LARIISA framework. New concepts as Big Data, Internet of Things and Linked Data are also introduced to the proposed architecture. Acquiring new data from different sources to the LARIISA database, and making use of it, will permit a more efficient decision-making process for the system.