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Apoio ao Ensino e Pesquisa

Projetos do NP-Infosaúde

 

RES-Obstétrico: Sumário de Alta

Pretende contribuir para a gestão da informação obstétrica e neonatal e para a continuidade do cuidado, após alta hospitalar de mães e neonatos, dentro da rede assistencial do SUS.
Obstetric Impatient Discharge summary:
Information Model Mind Map Obstetric Discharge Summary EHR-extract

Mais informações Entrevista (vídeo)
Contato:
np.infosaude@medicina.ufmg.br Parceiros:
Hospital das Clínicas da UFMG, GT1 ABNT, SES-MG, FUMEC, Universidade do Porto.
Financiamento:
CAPES, FAPEMIG (PPSUS Redes)
 
MedQuest
O MedQuest é um aplicativo desenvolvido pelo CIDES (Departamento de Ciência da Informação e Apoio a Decisão em Saúde da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto, PT). Destinado aos pesquisadores das ciências da saúde, permite criar formulários eletrônicos para coleta de dados associados a projetos de pesquisa autorizados, assim como gerencia usuários em diferentes locais e perfis de acesso, em suporte a pesquisas locais e multicêntricas. Elaborado para utilização em ambiente web e composto por módulos ele confere segurança no armazenamento de dados, sigilo das informações, permitindo ainda delegar funções específicas para a equipe de um projeto. No módulo estatística faz cálculos básicos imediatos e permite a exportação da base de dados para outros programas estatísticos, como o SPSS.
Contato: np.infosaude@medicina.ufmg.br Parceiros: Universidade do Porto Em um convênio de cooperação técnica entre o CINS e o CIDES este aplicativo já está disponível para nossos pesquisadores.
Acesse o MedQuest Manual
 
SIG Gestações de Alto Risco
A gestação de alto risco é aquela mais vulnerável ao mau resultado e também a que demandará maior utilização de uma rede de assistência obstétrica, em todos os seus níveis de complexidade. Esta investigação científica se propõe a contribuir para a identificação de problemas no referenciamento dos casos mais complexos, abrindo possibilidades para soluções capazes de levar e uma melhor qualificação da rede de atendimento obstétrico do Sistema Único de Saúde (SUS).
 
SisMater
trata-se de um protótipo já em utilização na Maternidade Otto Cirne do Hospital das Clinicas da UFMG por equipe de pesquisadores desde agosto/2013. É atualmente responsável pela coleta, registro de dados clínicos e cálculo automatizado de indicadores de qualidade da assistência materno-infantil (neonatal). O projeto envolve um esforço técnico-científico conjunto para criação de padrões de informação clinica capazes de conferir qualidade aos elementos da modelagem dos eventos que caracterizam a internação materna e neonatal para sua posterior validação e utilização em quaisquer softwares de apoio à saúde.
 
 
Biblioteca de Sons Cardíacos
O projeto tem como objetivo principal a análise de sons cardíacos de gestantes através de sistema de ausculta digital. Pretende-se criar, armazenar e analisar uma biblioteca de sons cardíacos digitalizados de mulheres não grávidas e gestantes saudáveis. As mudanças detectadas na ausculta cardíaca são descritas e analizadas no contexto das alterações fisiológicas da gravidez. Os resultados deste estudo serão empregados na formação de Recursos Humanos de alto nível, capazes de atuar precocemente na solução de questões relevantes da saúde da gestante.
Assista a Apresentação
Contato: np.infosaude@medicina.ufmg.br
Parceiros: Universidade do Porto
ECI-UFMG
Financiamento: CAPES (BR) Acesse o Sistema  
 

Partograma Digital

protótipo de um sistema informatizado de apoio a decisão que busca melhorar a eficiência dos procedimentos de assistência ao trabalho de parto em ambiente hospitalar. Analisou os processos assistenciais relacionados ao uso do partograma em papel, determinou as expectativas em relação a sua informatização e as necessidades dos usuários (profissionais de saúde e gestores), definindo requisitos para o desenvolvimento do Partograma Informatizado.
Contato:
np.infosaude@medicina.ufmg.br Parceiros:
Universidade do Porto Departamento de Ciência da Computação  
Premiações:
Prêmio UFMG de Teses 2013 – Melhor Tese do Programa de Pós-Graduação em Saúde da Mulher
Doutorando:
Gabriel Costa Osanan
Orientadora: Prof.ª Zilma Silveira Nogueira Reis
Co-orientador: Prof. Renato Celso Ferreira (DCC-UFMG)  
 
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