Procesamiento de Datos y Señales Biomédicas en Telemedicina Marcelo Risk, Juan P. Suárez, Alejandro Panelli, Alejandro Soba, Mariano Pérez Rodríguez y Guillermo Marshall Laboratorio de Sistemas Complejos Departamento de Computación Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires

Índice Introducción al procesamiento de datos y señales biomédicas. Introducción a la telemedicina. Proyecto DIKHAE. Estudio LOBOS. Futuros desarrollos. Minería de datos con HPC con MS CCS. Discusión.

Procesamiento de datos y señales biomédicas Dato: Unidad de información básica que describe un parámetro determinado, por ejemplo edad, sexo, nombre, apellido, etc. Señal: Información de la evolución de una magnitud en función de otra, por ejemplo la actividad cardiaca del corazón en función del tiempo (ECG).

Señales de PA, ECG y VPI

Extracción de la FC del ECG

PA en función del tiempo

Descomposición frecuencial con Wavelets

Telemedicina Definición La telemedicina es el uso de tecnologías avanzadas de sistemas de información para cuidados de salud y educación. Aplicaciones • Transmisión de datos, información, pruebas, estudios, señales e imágenes, tanto offline como online. • Procesamiento de la información transmitida. • Videoconferencia, para la consulta online con especialistas. • Educación a distancia, tanto para profesionales como para pacientes.

Beneficios para los pacientes y profesionales Facilita el acceso a cuidados de salud sofisticados y de alta calidad. Incrementa la satisfacción de los pacientes. Reduce los viajes de los pacientes a centros de salud sofisticados. Reduce los costos del cuidado de salud. Acceso a la interconsulta entre profesionales de la salud. Facilita el acceso a especialistas médicos. Facilita el acceso a la educación médica continua. El médico de familia mantiene el rol central en el cuidado de la salud en su comunidad.

Historia de la telemedicina: primeros hitos 1906: el Dr. Einthoven, el padre de la electrocardiografía, fue el primero en utilizar lineas telefónicas para transmitir ECG (Le telecardiogramme, Archives Internationales Physiologie 4:132, 1906). 1920: médicos en la costa pueden asistir a pacientes en ultramar con comunicaciones de radio. 1924: la revista Radio News de EEUU publica un artículo sobre telemedicina.

Telemedicina en Asia 2003: proyecto de emergencias médicas en la India. La telemedicina ayuda a asistir pacientes en estado crítico en Bankura, Silliguri y Udaipur, India. Desde 2001 al 2003 fueron asistidos 1427 pacientes, 80% de ellos con infarto agudo de miocardio, 18% con insuficiencia cardiaca, y 2% con arritmias. Los resultados fueron equivalentes al cuidado tradicional realizado en Kolkata. Garg S, Gupta VK, et al. Managment of Cardiac Emergencies Through Telemedicine. Indian Heart Journal, 2003.

Telemedicina en Europa 2004: la Agencia Espacial Europea (ESA) comienza un programa de telemedicina. Sistema de telecare para el hogar: este sistema opera en Canadá, utilizando un TV con una caja especial, las enfermeras incrementaron la cantidad de pacientes tratados de 6-8 con la visita tradicional, a 16-20 con la telemedicina.

Telemedicina en Europa 2005: proyecto I-DISCARE de la ESA fue utilizado para asistir las víctimas de un tsunami en el sureste de Asia. Los equipos móviles se conectaron vía satélite para la asistencia de los pacientes en el lugar de la catástrofe.

Proyecto de telemedicina de Boston Medical Technologies 2002: Boston Medical Technologies, Wakefield, MA, EEUU, construyó una plataforma para pruebas del sistema nervioso autonómico utilizando una plataforma de telemedicina. Risk MR, Cohen A, Kaplan DT. United States Patent 6,416,473: Methods and Apparatus for Providing an Indication of Autonomic Nervous System Function, 2002. Risk MR, Bril V, Broadbridge C, Cohen A. Heart Rate Variability in Diabetic Neuropathy: Review of Methods. Diabetes Technology and Therapeutics, Vol 3:63-76, 2001 .

Proyecto de telemedicina en Argentina Educación médica continua (UTN FRBA) : en 2004 obtuvimos un grant de Microsoft Research para el desarrollo del proyecto “Mathematical Whiteboard using ConferenceXP”. Risk M. R et al. Continuing medical education virtually and collaboratively using ConferenceXP. 9th annual world congress on the internet in medicine, MEDNET 2004, Buenos Aires, Argentina.

Proyecto DIKHAE El proyecto DIKHAE se desarrolló por un grant otorgado por Microsoft Research, Redmond, WA, EEUU. El objetivo principal es proveer una forma rápida de comunicación entre médicos y pacientes en zonas apartadas, tanto rurales como urbanas, utilizando tecnologías móviles, la cuales permite la adquisición de señales de pacientes y la recolección de datos, los cuales no pueden acercarse a centros de salud especializados.

Proyecto DIKHAE El kit para telemedicina que desarrollamos consiste en módulos de adquisición portables, tales como ECG y presión arterial, conectados a un dispositivo móvil, tal como una PDA o télefono celular avanzado, con un opcional de GPS. La PDA o celular corre Windows Mobile, y una base de datos almacena los datos y señales de cada paciente, basada en SQL Server 2005, Windows Server 2003 e IIS 6.0 para el acceso vía web services.

Proyecto DIKHAE El proyecto DIKHAE ya está operativo. DIKHAE puede ser utilizado para estudios epidemiológicos y clinical trials. Una prueba piloto de DIKHAE (versión beta) está siendo utilizada en el estudio LOBOS.

Proyecto DIKHAE Los dispositivos móviles, tales como el ECG entre otros, permite recolectar datos y construir una base de datos clínica para por ejemplo medicina preventiva, en aplicaciones como enfermedades cardiovasculares, diabetes y cáncer. Adicionalmente se construyó un Cluster Virtual (VC), para el procesamiento en paralelo de la información. Finalmente la plataforma ConferenceXP de Microsoft será utilizada para la comunicación entre los centros de salud, tanto para la interconsulta como para la educación médica continua.

Arquitectura de Software Portal Web: - User Profile Prototype - XML Web Services Base de datos: - Simple Data Model Prototype - Stored Procedures Interface Cliente Mobile: - Tranferencia de datos del paciente usando Web Services - Unidad de adquisición de ECG con Bluetooth

Stored Procedures Assemblies Compact Framework .NET Windows Server 2003 IIS 6.0 Mobile Client ASP .NET Web Portal XML Web Services .NET SQL Server 2005 Stored Procedures Assemblies Application/Technology Layering Basic Data Model

Base de datos Base de datos clínica: - datos demográficos, alimentación y estilo de vida. - ECG, presión arterial e imágenes para el estudio del riesgo cardiovascular. Región geográfica: para el análisis de enfermedades locales y políticas de prevención. Disponibilidad: esta información está disponible a los médicos para la consulta y estadística. Acceso a la base de datos: a través de web services y en los sistemas móviles.

Patient information exchange and database model interaction: An XML with patient data is generated in the smart device or Pocket PC. The XML is sent via web service (with a security model). The transaction is stored storing the XML in the SQL Server 2005. Later, the XML is processed and patient data is incorporated in the predefined relational model.

Basic Data Model (Core Entities) Patient Center Visit Investigator MS MapPoint (Support Entities) Basic Data Model Entity-Relation Diagram Location

Dispositivos móbiles El dispositivo móvil permite al médico ingresar los datos y señales de los pacientes in situ a través de una aplicación especialmente desarrollada. Un módulo de ECG se conecta al dispositivo móvil utilizando la tecnología wireless bluetooth. Si están disponibles servicios GSM o GPRS services in situ, los registros se envian directamente al servidor de la base de datos. En otros casos, los registros se almacenan en el dispositvo móvil para luego ser descargados cuando este disponible el acceso a Internet. Los dispositivos móviles utilizados fueron el Imate smartphone y la HP Ipaq Pocket PC.

Aplicación MobileMedicalClient VISITA

Estudio LOBOS El estudio LOBOS es la prueba piloto de nuestro sistema de telemedicina. Una base de datos clínica se construyo con pacientes de la ciudad de Lobos, provincia de Buenos Aires, localizada a 205 km de la ciudad de Bs As. El estudio LOBOS permitirá el seguimiento y control de un grupo de pacientes, de sus estados de salud general, pero especialmente de sus factores de riesgo cardiovascular. Un total de 170 pacientes fueron estudiados a la fecha en esta fase piloto.

Resultados preliminares estudio LOBOS Variable Mujeres Hombres N 97 73 Edad (años) 57 ± 13.7 54.5 ± 13.7 Peso (kg) 68.7 ± 11.1 86.6 ± 14.4 IMC (kg/m2) 26.1 ± 3.9 28.8 ± 3.6 Cintura (cm) 95.1 ± 13.5 104.5 ± 12 Colesterol total (mg/dL) 202.2 ± 41.2 198.9 ± 32.3 HDL (mg/dL) 46.4 ± 7.5 44.2 ± 13.3 LDL (mg/dL) 131.9 ± 37.1 129.3 ± 29.6 PAS (mmHg) 126.2 ± 16.1 126.3 ± 13.5 PAD (mmHg) 76.7 ± 9.9 78.6 ± 8.8 Todos los valores con medias ± DE

Resultados preliminares estudio LOBOS SP con la edad P < 0.001 DP con la cintura P = 0.037 DP con el IMC P = 0.003

Resultados preliminares estudio LOBOS SP con LDL P = 0.002 DP con LDL P = 0.012

Factores de riesgo coronario (CHD) Framingham risk scoring Categorías de riesgo: • CHD establecido y CHD equivalente • factores de riesgo múltiples (2+) • 0-1 factores de riesgo Categorías de riesgo a 10 años: • >20% (CHD equivalente) • 10 – 20% • <10%

Estimación del riesgo a 10-años para hombres

Estimación del riesgo a 10-años para mujeres

Factores de riesgo CHD en el estudio LOBOS P = 0.015 P < 0.001

Desarrollos futuros Microsoft Research ya nos ha otorgado un grant para la segunda fase del proyecto. Los desarrollos futuros serán: • Dispositivos móviles conectados a la Pocket PC o teléfono, tales como dispositivos de terapia y de screening. • Georeferenciación utilizando tecnologías GPS. • Los objetivos serán enfermedades cardiovasculares y cáncer. • Uso intensivo de procesamiento de señales e imágenes en ambos dispositivos: Pocket PC y servidor central. • Uso del SQL Server mobile 2005. • Minería de datos de la base datos utilizando Microsoft Compute Cluster Server (CCS).

HPC con MS Compute Cluster Server (CCS) HPC en computadoras Dual-Core Intel Xeon 64 en red de baja latencia (infinity) cluster (40 nodos) con Microsoft Compute Cluster Server 2003.

Agradecimientos Microsoft Research y Microsoft Corporation. Departamento de Computación, FCEyN UBA. Dra. Laura Brandani de Fundapres.

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