Gestión de Imágenes Médicas Usando Grid Computing

Gestión de Imágenes Médicas Usando Grid Computing

Modelo para el Apoyo a la Investigación en Venezuela

IV Latin American Congress on Biomedical EngineeringCLAIB2007

UNIVERSIDAD SIMON BOLIVARGrupo de Redes y Sistemas Distribuidos

Autores: Jesús Campos G.Emilio Hernández


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.


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.


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 deusuarios.

● Debe considerar los estándares para la manipulación y el intercambio de archivos

Concretamente DICOM.



●Debe considerar el manejo de formatos de salud y medicina en distintas modalidades

Caso específico PACS.

●Debe considerar los estándares para compartir, administrar, intercambiar y rescatar información electrónica

Tal es el caso de HL7.

●Debe considerar el uso de sistemas operativos robustosBasado en alguna variante o derivación del sistema operativoUNIX.

●Debe ser orientada a aprovechar las ventajas del uso de los principios de la computación distribuida

Herramientas como gLite o Globus ToolKit 4.



Debe considerar los avances de la computación de alto rendimiento. Considerando el alto volumen de datos y procesos que se van arealizar, dada las diferentes combinaciones de búsquedas solicitadas.


Experiencia

El proyecto “Grid Computing at the University Hospitals of Geneva”

Ofrece y aplica la tecnología Grid a los hospitales de laUniversidad de Ginebra en varios estudios experimentales.

El proyecto “eDiaMoND Grid Computing Project”

Desarrolla una infraestructura que permite la transferencia seguray el procesamiento de mamografías digitales.

El proyecto “Biogrid”

Construye una red de recursos de computación-computador ydesarrolla una tecnología de Grid para atender necesidades especializadas de Tecnologías de Información en biología y ciencias médicas.


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 este producto es estrictamente de carácter experimental.


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.


Fase 1


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.


Fase 2


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.


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.


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.


Fase 3

Grids de Datos


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.


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.


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.


Autor: Msc. Jesús CamposInstituto: Universidad Simón BolívarCiudad : Sartaneja, BarutaPaís: VenezuelaE-mail: [email protected]

Autor: PhD. Emilio HernándezInstituto: Universidad Simón BolivarCiudad: Sartaneja, BarutaPaís: VenezuelaE-mail: [email protected]

Gracias

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