An Enhanced Architecture for LARIISA: An Intelligent System for Decision Making and Service Provision for e-Health using the cloud

2015
Antonio Mauro Barbosa de Oliveira , Luiz Odorico Monteiro de Andrade , César Olavo de Moura Filho

Abstract: Health care services can be scarce and expensive in some countries and especially in isolated regions. The lack of information can degrade health care services, for example, by ineffective resource allocation or failure in epidemiological prediction. This paper proposes an architecture for system of decision making and service provisioning in the health care context. It encompasses and integrates data produced by environmental sensors installed in the assisted homes, medical data sets, domainspecific and semantic enriched data sets, and all data generated and collected in applications installed on mobile phones, wearable devices, desktops, web servers, and smart television. LARIISA architecture is presented as a platform to manage, provide and launch services that monitor and analyze data to supply relevant information to decision makers and health care actors that participate in the health care supply chain

Resumo: Os serviços de saúde podem ser escassos e caros em alguns países e especialmente em regiões isoladas. A falta de informação pode degradar os serviços de saúde, por exemplo, por alocação ineficaz de recursos ou falha na previsão epidemiológica. Este artigo propõe uma arquitetura para sistema de tomada de decisão e prestação de serviços no contexto da saúde. Ele engloba e integra dados produzidos por sensores ambientais instalados nas residências assistidas, conjuntos de dados médicos, conjuntos de dados enriquecidos semânticos e específicos de domínio e todos os dados gerados e coletados em aplicativos instalados em telefones celulares, dispositivos vestíveis, desktops, servidores da web e televisão inteligente . A arquitetura LARIISA é apresentada como uma plataforma para gerenciar, fornecer e lançar serviços que monitoram e analisam dados para fornecer informações relevantes aos tomadores de decisão e atores de saúde que participam da cadeia de suprimentos de saúde

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