In health care, chronic disease is a long term sickness which requires lifetime treatment. Medical doctor needs to keep tracking patients’ status over time including periodically lab tests and medical examinations. Chronic disease requires periodical medical tests; therefore, the results from these tests need to be consolidated into single view. It is inadequate for medical doctor to review huge number of medical tests for a chronic patient. Medical doctors are not only reviewing medical tests, but they sometimes use Computer-Aided tools to analysis these tests. Over long period of time, patient will develop a huge database of medical records which makes the summarization of his/her condition difficult to present in a concise view.
The objective of this thesis is to extend the workflow capability over PACS-Grid to accommodate the Timeline visualization tool for overseas chronic patients. This work has dual requirements to be considered which are related to Timeline and Grid computing.
In this thesis, we defined the main requirement to be the extended Kepler for PACS-Grid, which will help in orchestrating the Timeline Visualization. On the other hand, we defined the other requirement to be the decision mechanism of displaying the most important reports based on Chronological Clustering Algorithm.
The important benefit of this proposal is to optimize the view of chronic patients without harness the grid infrastructure with capacity storage. Using the extended Kepler, medical doctors could adjust the view of their patients’ profiles and re-launch the computation through the Extended Kepler as they diagnosis. This adjustment in the workflow Kepler would be performed fast with neither utilizes the grid resources storage capacity with neither temporary data nor stress PACS-System with multiple requests for the same data.
보건, 만성 질환이 평생 치료를 필요로 장기적인 질병이다. 의료 의사가 정기적으로 실험실 검사 및 의료 검진을 비롯해 시간이 지남에 환자의 상태를 계속 추적해야합니다. 만성 질환으로 정기 신체 검사를 필요로하므로, 이러한 테스트의 결과가 필요 단일보기로 통합됩니다. 그것은 의사에 대한 환자의 만성적인 의료 검사를 수많은 검토 부족하다. 의료 의사가 의학적 검사를 검토한 결과만이 아니지만, 그들은 때로는 컴퓨터 분석이 테스트를 돕는 새로운 도구를 사용합니다. 오랜 기간 동안, 환자의 의료 기록의 간결하고보기에 현재의 자신의 / 그녀의 상태를 어렵게 만드는 summarization의 거대한 데이터베이스를 개발할 것입니다.
이 논문의 목적은 PACS 이상의 워크플로우 기능을 확장하는 것입니다 - Grid의 해외 만성 환자에 대한 연대순으로 시각화 도구를 수용할 수있다. 이 타임 라인 및 그리드 컴퓨팅에 관련된 것으로 간주 될이 작품은 이중 요건.
이 논문에서, 우리는 PACS에 대한 케플러의 확장 그리드, 이는 연대순으로 시각화 지휘에 도움이 될 수의 주요 요구 사항을 정의했습니다. 다른 한편으로는, 우리는 가장 중요한 리포트를 시간순으로 클러스터링 알고리즘을 기반으로 표시 의사 결정 메커니즘이 다른 요구 사항을 정의했습니다.
이 제안의 중요한 혜택을 활용하여 스토리지 용량과 그리드 인프라 스트럭처가없는 만성 환자의보기를 최적화하는 것입니다. 케플러의 확장을 사용하여, 의료, 의사 확장 케플러를 통해 환자들의 프로필을 다시 볼 수 - 연산 실행을 조정할 수있는 그들은 진단했다. 케플러는 빨리도 마찬가 임시 데이터도 스트레스를 PACS - 시스템이 동일한 데이터에 대한 여러 개의 요청과 함께 그리드 리소스 용량을 활용하여 수행 될 작업 흐름이 조정.
