Fuente estadística de informes médicos (FEIM)

Abstract

La investigación en el sector de la medicina se ha convertido en algo fundamental para la toma de decisiones clínicas. El personal sanitario muchas veces quisiera recurrir a datos estadísticos para poder encontrar por ejemplo, la frecuencia de incidencia de una enfermedad para estudiar su estacionalidad o su prevalencia, o la frecuencia en la que se ha suministrado una cierta medicación para una determinada enfermedad, para poder determinar por ejemplo si esa medicación se ha probado que puede provocar algún efecto adverso, saber si el problema puede ser potencialmente generalizado o muy localizado. Sin embargo esto necesita mucha dedicación ya que se deben encontrar propiedades en común en multitud de informes médicos. Actualmente no existen apenas herramientas que faciliten esa gestión ya que la mayoría de ellas están orientadas únicamente a las historias clínicas de los pacientes y no a la obtención de información de todos ellos. Es por esto, que se ha decidido realizar este Trabajo de Fin de Grado (TFG). En él, se presentará una aplicación web que automatice la gestión de los informes médicos de los pacientes y los procese de tal manera que se pueda recopilar y mostrar a los usuarios estadísticas temporales en base a búsquedas concretas y poder acelerar así el proceso de investigación. En cuanto a las herramientas utilizadas para su desarrollo, se ha optado por utilizar una combinación de HTML, JavaScript, Java y Spring Framework. Para el almacenamiento de datos se ha utilizado MySQL, y para la visualización de los gráficos la librería ChartJS.

Medikuntza sektoreko ikerketak funtsezkoak bihurtu dira erabaki klinikoak hartzeko. Askotan osasun arloko langileek datu estatistikoetara jo nahiko lukete, adibidez, gaixotasun baten eragina ezagutzeko, bere prebalentzia ikasteko, edo gaixotasun jakin baterako zehaztu diren botiken maiztasuna aurkitzeko, eragin kaltegarria izan dezakeela frogatu ahal izateko, eta arazoa hedatu edo oso lokalizatua izan daitekeen jakiteko. Hala eta guztiz ere, dedikazio handia behar du lan honek, mediku-txosten ugariren informazioa bildubeharko luketeelako.

Gaur egun, lan hori errazteko tresnarik ez dago. Gehienak bakarrik pazienteen historia klinikoetara bideratuta daude eta ez haien guztien informazio orokorraren lorpenera.

Horregatik, Gradu Amaierako Lan hau egitea erabaki da. Bertan, aplikazio web bat aurkeztuko da, pazienteen txosten medikoen kudeaketa automatizatzen duena eta bilaketen arabera denborako estatistikak erakusten duena, ikerketen prozesua azkartzeko.

Bere garapenean erabilitako tresnei dagokienez, Java eta Spring Framework konbinazioak JavaScript eta HTMLrekin batera aukeratu dira. Datuen biltegiratzerako MySQL erabili da eta, grafikoak ikusteko, ChartJS liburutegia.

Research in the medical sector has become a fundamental part of clinical decision-making. Many times clinicians would like to resort to statistical data to be able to find, for example, the frequency of incidence of a disease, to study its seasonality or its prevalence, or the frequency in which a certain medication has been provided for a certain disease, to be able to determine for example if that medication has been proven to cause some adverse effect, knowing if the problem can be potentially widespread or very localized.

However, this needs a lot of effort since common properties must be found in a multitude of medical reports.

Currently, there are hardly any tools to facilitate this management for health workers, since most of them are focused only on the patient's medical histories and not on the information gathering of all of them in general.

This is the reason why it has been decided to carry out this Final Degree Project (FDP). In it, a web application will be presented that automates the management of patients' medical reports and processes them in such a way that temporary statistics can be collected and displayed to users based on specific searches to accelerate the research process.

Regarding the tools used for its development, a combination of Java and Spring Framework together with JavaScript and HTML was used. For the storage of data, MySQL, and for the visualization of the graphics, the ChartJS library.