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Progettazione del Data Warehouse Clinico Oncologico per l’ospedale Humanitas - Gradenigo = Designing the Clinical Oncologic Data warehouse for Humanitas - Gradenigo's Hospital

Donato Caso

Progettazione del Data Warehouse Clinico Oncologico per l’ospedale Humanitas - Gradenigo = Designing the Clinical Oncologic Data warehouse for Humanitas - Gradenigo's Hospital.

Rel. Gabriella Balestra. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2020

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Abstract:

La ricerca clinica sta vivendo un periodo di forte innovazione e integrazione sui dati clinici informatizzati, i quali possono essere usati come supporto alle decisioni per medici, ricercatori o altri professionisti del settore sanitario. I dati clinici, oggi, risiedono in più sorgenti differenti, con formati diversi, ed è per questo motivo si richiede uno strumento informativo chiamato data warehouse clinico(DW). Uno dei ruoli dei sistemi informativi dell’ospedale Humanitas – Gradenigo, è quello di fornire tutti gli strumenti necessari per consentire l’innovazione sui sistemi da utilizzare, ma anche per garantire il giusto supporto informatizzato alla ricerca clinica, per la prevenzione di eventuali patologie, e alla possibilità di selezione tra i diversi percorsi terapeutici. Nel 2019, in Piemonte, la sopravvivenza netta a 5 anni dalla diagnosi su tutti i tumori è al 53%, da cui evince l’importanza di uno strumento valido, che include tutti i dati psico – fisici e percorsi terapeutici di ciascun paziente, e che rappresenta l’innovazione tecnologica per eccellenza. Lo scopo di questa tesi è la progettazione di un data warehouse clinico per il campo oncologico in tutte le sue fasi: dall’analisi e ricognizione delle fonti dati utilizzate dall’ospedale, fino alla fase di progettazione logica in cui si costruisce lo schema snowflakes. L’analisi dei requisiti è necessaria per la comprensione del contesto, degli attori coinvolti, ma anche per lo studio dei processi ospedalieri, prima fonte necessaria per popolare il data warehouse. La progettazione concettuale consente, invece, di individuare il fatto alla base del modello multidimensionale del DW, ovvero il paziente, e di stabilire le connessioni con le diverse dimensioni ad esso legate. In questa fase si raggiunge il dettaglio dei dati archiviati, grazie alla visualizzazione di tutti gli attributi per ciascuna dimensione. Tra gli obiettivi futuri ci sarà la necessaria progettazione dell’alimentazione per il DW e la valutazione degli strumenti da utilizzare. Passo fondamentale, sebbene rappresenti il 20% della progettazione del DW. Le fasi come l’analisi dei requisiti e la progettazione concettuale arricchiscono la documentazione dello strumento, in previsione di estendere l’utilizzo anche per la ricerca clinica su altre patologie.

Relators: Gabriella Balestra
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 88
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-21 - BIOMEDICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: HUMANITAS MIRASOLE SPA
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/14977
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