S piškotki izboljšujemo vašo uporabniško izkušnjo. Z uporabo naših storitev se strinjate z uporabo piškotkov. V redu Piškotki, ki jih uporabljamo Kaj so piškotki?
Domov » Sklopi » Dokumenti » D7.3.1: Periodično poročilo o implementaciji programskih modulov projekta P7 – KC CLASS

D7.3.1: Periodično poročilo o implementaciji programskih modulov projekta P7 – KC CLASS

Projekt in mejnik izročka: P7, M18

Povzetek

Periodično poročilo o izvedenih aktivnostih implementacije programske opreme na projektu P7 »Storitve za podporo zdravstvu in varovanju okolja v oblaku« (izroček D7.3.1. kompetenčnega centra KC CLASS) povzema povzetek aktivnosti implementacije programskih modulov oblačnih rešitev v projektu P7 kompetenčnega centra KC CLASS na področjih e-zdravja in e-okolja, ob globalnih izzivih in možnostih, ki jih ponuja situacija v slovenskem prostoru. Periodično poročilo nastaja v več iteracijah, kjer kasnejše nadgrajujejo prejšnje.

Obširno smo opisali uporabne tehnologije in koncepte. HL7 je neprofitna organizacija, ki razvija standarde za izmenjevanje, razširjanje in iskanje elektronskih informacij v zdravstvu, namenjenih uporabi v zdravstvenih ustanovah. V poročilu je predstavljen standard HL7 ki temelji na metodologiji HDF in objektno orientiranih principih. Bistven del metodologije standarda HL7 V3 je sistem RIM (Reference Information Model). RIM predstavlja vsebino podatkov, ki so potrebni v kliničnih in administrativnih procesih ter predstavitev povezav med informacijami, ki jih vsebujejo sporočila. Namenjen je predvsem povečanju preglednosti in zmanjšanju stroškov implementacije procesov. Predstavljen je sistem OpenEMR (electronic medical record), ki je odprtokodna aplikacija, namenjena izboljšanju organizacije dela v zdravstvenih ustanovah ter podpira standard HL7. Nadalje je opisan tudi sistem OpenMRS, odprtokodno aplikacija, ki je namenjena izboljšanju zdravstvene oskrbe v državah v razvoju. Analizirane so izbrane mobilne aplikacije na področju e-zdravja: Dosecast, Pill Monitor, Med Reminder, Medalert, SOS Medalert, Med Page Today, Skyscape Medical Resources.

Pripravljen je pregled orodij za de-identifikacijo podatkov: Oracle Data Masking Pack, Camouflage ter Data Masker. Opisane so rešitve odkrivanja senzorjev v oblaku; za odkrivanje se uporabljata načina odkrivanja senzorske instance in senzorske storitve. Pomemben vidik pri odkrivanju predstavljajo kriteriji za iskanje. Senzorji so dinamični, saj se njihovo število v oblaku lahko spreminja (so pokvarijo, se dodajajo novi ipd.), mobilni senzorji pa se premikajo po prostoru. To lastnost je potrebno upoštevati pri načrtovanju registra ali kataloga senzorjev. Nenazadnje pa je potrebno za učinkovito pridobivanje podatkov upoštevati tudi meta podatke senzorjev.

Predstavljeni izročki projekta P7, ki so se skozi projekt izkazali za pomembnejše in bodo študijsko razviti in implementirani, so (do mejnika M18): izobraževalne vsebine in vizualizacije, interaktivni zemljevid s stopnjami onesnaženosti, meteorološki alarm, iZdrav. Vsi izročki so v poročilu podrobno opisani.