Identificação contextualizada de objetos e pessoas na arquitetura ClinicSpace
Resumo
Os sistemas de saúde do futuro apontam para o uso da computação pervasiva, a qual
visa auxiliar o usuário em suas atividades cotidianas. Nesse sentido, busca-se deixar os
sistemas mais orientados ao usuário-final, diminuindo a distância entre a forma como o
usuário realiza suas atividades e a modelagem destas nos Sistemas de Informação em Saúde,
disponibilizando ao médico serviços que atendam a requisitos como pró-atividade e o
contexto em que as atividades são executadas. Para atender tais requisitos, o projeto
ClinicSpace (que visa auxiliar o médico em suas atividades clínicas) prototipa uma arquitetura
de software que é desenvolvida sob o ponto de vista do usuário (médico), orientada às
atividades clínicas, consciente do contexto, baseada em tecnologias móveis e pervasivas,
utilizando técnicas da programação do usuário-final. Identificar os elementos que
atuam/participam do contexto das atividades clínicas de forma automatizada e adaptar as
informações advindas do processo de identificação são objetivos dessa dissertação. Assim, foi
criado um modelo de identificação contextualizada que orientou o desenvolvimento de uma
arquitetura, originando o serviço de identificação no ClinicSpace. Através de uma estrutura
XML e a utilização de tags QRCodes foi possível identificar e distinguir os elementos
conhecidos e os não conhecidos pela arquitetura ClinicSpace e, com o módulo de adaptação
da informação, contextualizar essas informações. Testes de impacto foram realizados, a fim
de validar a solução e permitir o seu refinamento e melhoramento para uso no ClinicSpace.