Mantis-GRID: Una plataforma Grid para la gestión

de Imágenes Médicas DICOM

Grupo de Investigación en Bioingeniería (GIB)

Universidad CES – Universidad EAFIT

Grupo de Ingeniería Biomédica EIA-CES GIBEC

Universidad CES – Escuela de Ingeniería de Antioquia EIA

Mecánica Aplicada

Universidad EAFIT

Grupo de Investigación en Redes y Sistemas Distribuidos - GIRSD

Universidad EAFIT

Group Biomedical Imaging Resource

Mayo Clinic

PROPUESTA DE INVESTIGACIÓN, QUE APLICA AL PROGRAMA

Electrónica, Telecomunicaciones e Informática

Convocatoria 393 - 2006

Medellín

Abril de 2007

DECLARACIÓN SOBRE IMPACTO AMBIENTAL DEL PROYECTO

Desde sus inicios, la aplicación de tecnologías electrónicas para el tratamiento de la información médica ha causado un impacto ambiental invaluable. La reducción en la utilización de recursos naturales y en la generación de desechos químicos, sumado, a las técnicas para disminuir el consumo de energía y el diseño sostenible lo confirman.

Debido a la naturaleza del proyecto y a los recursos naturales que son requeridos, no se tendrán impactos ambientales negativos directos en la etapa de desarrollo, además se considerarán buenas prácticas para el ahorro y uso eficiente de la energía y demás recursos utilizados en la ejecución. Las tres instituciones colombianas involucradas poseen un plan de gestión de residuos sólidos de acuerdo con la normativa vigente para el Área Metropolitana del Valle del Aburrá, que permitirá la adecuada gestión de los residuos que puedan ser generados, en este caso principalmente papel y consumibles para impresión.

DECLARACIÓN DE PERTINENCIA SOCIAL

Uno de los mayores retos en la actualidad, es integrar las características funcionales de las TICS, a las ciencias de la salud de la manera más integral posible. Estas ciencias requieren del acceso, análisis, protección e intercambio de gran cantidad de información médica originada de forma continua en diferentes ubicaciones geográficas. Por consiguiente, la aplicación de las tecnologías Grid junto con el uso de estándares de información, brinda la oportunidad de acceder a gran variedad de recursos de información médica y aplicar herramientas computacionales robustas. Esto facilita extraer conocimiento específico para proveer servicios de salud de la más alta calidad de forma equitativa y eficiente, con el único fin de disminuir los índices de morbilidad y mortalidad de regiones específicas.

Igualmente, la aplicabilidad de las tecnologías Grid en el sector salud es necesaria a un nivel básico para facilitar la formación, la investigación y la distribución de recursos económicos y tecnológicos dentro de las instituciones académicas. Además, conlleva a la prestación de mejores servicios sociales tanto en el área de la salud como de la educación. Sin olvidar el impacto cognitivo que requiere la utilización de nuevas tecnologías aplicadas como RENATA y las mencionadas, Grid.

DECLARACIÓN SOBRE EL APORTE A LA EDUCACIÓN

La motivación al trabajo colaborativo de las diversas instituciones académicas por medio de sus grupos de investigación, refleja la búsqueda de nuevos conocimientos. Conocimiento en estado distribuido que debe integrarse a los procesos educativos, tecnológicos y científicos de las instituciones involucradas para contribuir con el desarrollo sostenido del país.

Este proyecto se propone como un trabajo interdisciplinario que integra grupos de investigación nacionales e internacionales de importantes instituciones académicas como las universidades CES y EAFIT, la Escuela de Ingeniería de Antioquia y Mayo Clinic (Rochester, MN, EEUU). Representadas por los grupos GIB (CES-EAFIT), Mecánica Aplicada (EAFIT), GIBEC (EIA-CES) y Biomedical Imaging Resource (Mayo Clinic).

Es importante destacar la motivación al desarrollo educativo en distintos niveles, reflejado la vinculación de estudiantes de pregrado que desarrollan su práctica investigativa, aspirantes a títulos de maestría asistiendo en investigación y doctores asesorando. Personal perteneciente a las instituciones participantes e invitadas que a futuro serán partícipes de la aprobación y uso del conocimiento generado en este proyecto.

Los resultados obtenidos serán compartidos ante la comunidad educativa y científica colombiana. A continuación, se someterán a la opinión científica internacional a través de artículos de divulgación internacional. Este proceso provee herramientas conceptuales y aplicativas validadas que mejoran los servicios médicos, tecnológicos y sociales del país y de la comunidad global.

ASPECTOS ETICOS INVOLUCRADOS EN LA INVESTIGACIÓN

La introducción de tecnologías Grid en aplicaciones biomédicas podría parecer sólo de significado técnico de disciplinas que contribuyen al progreso médico. Sin embargo, estos proyectos se encuentran en un contexto legal que lo gobiernan las mismas normas que aplican a la práctica de la medicina.

Existen normas nacionales e internacionales que establecen restricciones éticas y legales asociadas con el almacenamiento y transferencia de datos médicos.

Este proyecto involucra el procesamiento de información médica y datos personales para propósitos clínicos o de investigación científica. Por lo tanto, se implementarán políticas de seguridad que garanticen la integridad y confidencialidad de la información, para obviar problemas éticos y legales que puedan impedir compartir información clínica de datos de pacientes entre instituciones.

Al mismo tiempo se debe protocolizar documentos explícitos de consentimiento informado a los pacientes.

DISPOSICIONES VIGENTES

No aplica

RESUMEN DEL PROYECTO:

El diagnóstico por imágenes constituye uno de los elementos más importantes en la práctica clínica y científica de la medicina moderna. Un alto porcentaje de la información médica se representa en imágenes digitales y análogas producidas en diversas modalidades como tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RM), radiografía computarizada (RC), exámenes de medicina nuclear (SPECT, PET) y ultrasonido entre otras. Estas imágenes con frecuencia se almacenan en formatos estándares como DICOM y se utilizan en diversas disciplinas médicas como radiología, oncología, odontología, dermatología y veterinaria. El impulso al uso de las tecnologías de información en medicina ha aumentado considerablemente el espacio requerido para el almacenamiento de datos e imágenes a nivel tal que resulta insuficiente el uso de un único servidor. Extrapolando el trabajo desarrollado por Belloti et al [3] a nuestro contexto social como un ejemplo hipotético, consideremos el desarrollo de un programa de exploración mamográfico en la población femenina colombiana. De acuerdo al último censo del Dane¹ en nuestro país, la población femenina censada corresponde a 21.231.812. Extrayendo la población femenina en un rango de edad entre 50 y 69 años, obtenemos una población de 2.529.571. Si les practicamos en un estudio mamográfico, que posee un peso de datos de 50 MB (4 imágenes), obtenemos en un año datos en el orden de 126 TB.

Además, su crecimiento lineal en el tiempo y la transferencia de esta a través de redes desde los lugares de recolección a los servidores de almacenamiento, produce gran saturación a las conexiones comerciales disponibles. Por consiguiente el impacto exitoso de estas aplicaciones, dependerá principalmente de la utilización de tecnologías Grid que permitan el acceso, análisis, protección e intercambio de gran cantidad de información distribuida geográficamente bajo plataformas de comunicación de alta velocidad como RENATA. Mas aun, con la recopilación, estandarización y administración de esta información de forma eficiente y compartida entre el CES, EIA y EAFIT se da vía libre para el extenso trabajo investigativo que busca aplicar tecnologías Grid en potenciales aplicaciones biomédicas.

El desarrollo tecnológico innovativo de un sistema Grid computacional que sirva como repositorio de objetos DICOM originados por sistemas de telemedicina del CES, EAFIT y EIA, contribuye al fortalecimiento de las capacidades de colaboración, cooperación, integración y generación de nuevo conocimiento aplicativo entre las instituciones académicas involucradas. Destacando la interacción autorizada del personal clínico con información médica vital distribuida geográficamente, robustez computacional para la aplicación de algoritmos de análisis y control, obtención de información clínica apropiada para el estudio epidemiológico colombiano y acompañamiento futuro a proyectos de monitoreo y diagnostico. Todo lo anterior bajo la base del trabajo multidisciplinario de personal en ingeniería biomédica, ingeniería informática, dermatología, radiología y odontología, entre lo especifico.

A futuro este desarrollo se convertirá en la punta de lanza para la integración con sistemas similares en Europa, Estados Unidos y Asia, generando alianzas enfocadas a nuevas investigaciones y aplicaciones biomédicas. Igualmente, su impacto a corto plazo y mediano plazo impulsará en nuestro país el desarrollo de la disciplina de la informática biomédica. Disciplina que estudia la información en el ámbito clínico para generar amplios beneficios en la salud publica.

DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO:

Planteamiento de la pregunta o problema de investigación y su justificación

El diagnóstico por imágenes constituye uno de los elementos más importantes en la práctica clínica y científica de la medicina moderna. Un alto porcentaje de la información médica se representa en imágenes digitales y análogas producidas en diversas modalidades como tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RM), radiografía computarizada (RC), exámenes de medicina nuclear (SPECT, PET) y ultrasonido entre otras. Estas imágenes con frecuencia se almacenan en formatos estándares como DICOM y se utilizan en diversas disciplinas médicas como radiología, oncología, odontología, dermatología y veterinaria. El impulso al uso de las tecnologías de información en medicina ha aumentado considerablemente el espacio requerido para el almacenamiento de datos e imágenes a nivel tal que resulta insuficiente el uso de un único servidor. Extrapolando el trabajo desarrollado por Belloti et al [3] a nuestro contexto social como un ejemplo hipotético, consideremos el desarrollo de un programa de exploración mamográfico en la población femenina colombiana. De acuerdo al último censo del Dane¹ en nuestro país, la población femenina censada corresponde a 21.231.812. Extrayendo la población femenina en un rango de edad entre 50 y 69 años, obtenemos una población de 2.529.571. Si les practicamos en un estudio mamográfico, que posee un peso de datos de 50 MB (4 imágenes), obtenemos en un año datos en el orden de 126 TB.

Además, su crecimiento lineal en el tiempo y la transferencia de esta a través de redes desde los lugares de recolección a los servidores de almacenamiento, produce gran saturación a las conexiones comerciales disponibles. Por consiguiente el impacto exitoso de estas aplicaciones, dependerá principalmente de la utilización de tecnologías Grid que permitan el acceso, análisis, protección e intercambio de gran cantidad de información distribuida geográficamente bajo plataformas de comunicación de alta velocidad como RENATA. Mas aun, con la recopilación, estandarización y administración de esta información de forma eficiente y compartida entre el CES, EIA y EAFIT se da vía libre para el extenso trabajo investigativo que busca aplicar tecnologías Grid en potenciales aplicaciones biomédicas.

El desarrollo tecnológico innovativo de un sistema Grid computacional que sirva como repositorio de objetos DICOM originados por sistemas de telemedicina del CES, EAFIT y EIA, contribuye al fortalecimiento de las capacidades de colaboración, cooperación, integración y generación de nuevo conocimiento aplicativo entre las instituciones académicas involucradas. Destacando la interacción autorizada del personal clínico con información médica vital distribuida geográficamente, robustez computacional para la aplicación de algoritmos de análisis y control, obtención de información clínica apropiada para el estudio epidemiológico colombiano y acompañamiento futuro a proyectos de monitoreo y diagnostico. Todo lo anterior bajo la base del trabajo multidisciplinario de personal en ingeniería biomédica, ingeniería informática, dermatología, radiología y odontología, entre lo especifico.

A futuro este desarrollo se convertirá en la punta de lanza para la integración con sistemas similares en Europa, Estados Unidos y Asia, generando alianzas enfocadas a nuevas investigaciones y aplicaciones biomédicas. Igualmente, su impacto a corto plazo y mediano plazo impulsará en nuestro país el desarrollo de la disciplina de la informática biomédica.

Disciplina que estudia la información en el ámbito clínico para generar amplios beneficios en la salud publica.

Marco Teórico

El estándar DICOM

Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM), es un estándar abierto adoptado universalmente para representar información médica, que se creó hacia 1993 a fin de promover la transmisión y almacenamiento de imágenes digitales médicas e información asociada entre equipos de distintos fabricantes [28, 29]. Este estándar se desarrolló en principio para el manejo de imágenes médicas diagnósticas que se usan en disciplinas relacionadas con radiología y cardiología; sin embargo, actualmente es aplicable a un amplio rango de imágenes e información asociada en diversas especialidades y subespecialidades médicas como oncología, odontología, neurología, radioterapia, dermatología y veterinaria, entre otras [29].

Introducción a las Tecnologías Grid.

La constante evolución de las tecnologías de la información y el revolucionario desarrollo de infraestructuras de comunicación multimedia basadas en Web, generan gran cantidad de datos representados en imágenes, información grafica y complejos sistemas de información. Esto ha brindado la oportunidad para que las tecnologías Grid emerjan como una herramienta vital para el manejo de la información y para los requerimientos computacionales necesarios en diversas ciencias. [1,2,3]

Las tecnologías Grid permiten integrar el uso de computadores, redes y sistemas de información geográficamente distribuidos, para crear sistemas virtuales computacionales que solucionan problemas de gran escala y de alto volumen de datos. Esto se logra mediante la coordinación ordenada de nuevas capacidades, servicios de velocidad de cálculos, seguridad en el acceso, almacenamiento compartido, entre otras ventajas técnicas. Estas ventajas han sido enormemente aprovechadas en la ciencia, la ingeniería y el comercio [4,5]. Las tecnológicas Grid son compuestas por sistemas de hardware y software de alto rendimiento que se encargan de proveer [1,2]:

• Soluciones seguras que soportan el manejo de diversas políticas y credenciales cuando las redes computacionales abarcan diversas instituciones.

• Protocolos y servicios para la administración de recursos que soportan el seguro acceso remoto a fuentes de información y de cómputo. Igualmente, facilita la asignación de múltiples recursos o fuentes.

• Protocolos y servicios de búsqueda de información que proveen información sobre el estado y la configuración de las diversas fuentes, organizaciones y servicios.

• Servicios de administración de datos que permiten situar y transportar conjuntos de datos entre los sistemas de almacenamiento y las diversas aplicaciones.

A diferencia de la computación distribuida y cluster, los recursos individuales en las tecnologías Grid poseen autonomía administrativa y permiten heterogeneidad en el sistema. Esto permite mejor estabilidad y robustez, siempre y cuando los recursos se adhieran a estándares y protocolos establecidos, uno de ellos es Open Grid Services Architecture (OGSA) [6].

Las características y requisitos de las tecnologías Grid, han conducido al desarrollo de una arquitectura por capas, explicada a continuación [1,2,4]:

• La capa inferior, denominada de “estructura” o “propósito general”, incluye los dispositivos físicos o recursos. Aquí se posicionan los computadores, sistemas de almacenamiento, redes, sensores e instrumentación.

• La segunda capa, denominada de “conectividad”, corresponde a los protocolos de autenticación y comunicación requeridos para las transacciones específicas realizadas por la tecnología Grid. Ejemplos de estas transacciones son el intercambio de datos entre los recursos y la verificación de identidad de los usuarios o recursos.

• La tercera capa, denominada “recurso”, contiene los protocolos de conectividad que permiten establecer el inicio, el monitoreo de los recursos y control de las operaciones compartidas por los recursos de información individuales.

• La cuarta capa, denominada “colectiva”, contiene los protocolos, servicios y Application Programming Interface (API´s) para implementar las transacciones entre los recursos.

• La quinta capa, denominada “aplicación”, permite el uso de las diversas capas para los recursos.

Específicamente, las capas 2 y 3 son consideradas como las middleware¹ del núcleo, mientras la 4 se refiere a la middleware al nivel del usuario. En la figura 1 se ilustran las capas, con sus respectivas relaciones.

• Epidemiología

En el área de la imaginología, las tecnologías Grid han tenido un gran impacto debido a la gran cantidad de volumen de datos, la sensibilidad de la información médica, la complejidad de las bases de datos y las necesidades computacionales necesarias para el procesamiento de las imágenes [2,8].

Desarrollos presentados en América, Europa y Asia, reflejan la gran aceptación de estas tecnologías. Dentro de estos desarrollos, se encuentran aplicaciones enfocadas a la investigación de antecedentes, el tele-entrenamiento, la tele-diagnosis a partir de procesamientos de imágenes, el desarrollo de estadísticas poblacionales, la interacción con sistemas PACS (Picture Archiving and Communication Systems) y aplicación de protocolos de información como HL7 [1-22]

Proyectos Internacionales en HealthGrid

El proyecto EGEE (Enabling Grids for E-sciencE) permite el desarrollo de una infraestructura Grid en Europa integrando capacidades de cómputo y almacenamiento entre 90 instituciones en 32 países. Las aplicaciones en el Grid EGEE se orientan a los campos de física de alta energía y aplicaciones biomédicas. En este último caso, el Grupo GRyCAP ¹ del Centro CRIB² de la Universidad Politécnica de Valencia coordina las actividades relacionadas con el área de informática médica [8,9,10].

El proyecto TRENCADIS, en España, (Towards a Grid Environment for processing and sharing DICOM Objects) se concibe como una infraestructura (hardware) sobre la que funciona un entorno colaborativo (middleware) que permite consolidar la información de las distintas bases de datos existentes, separadas del entorno asistencial y conteniendo estudios seleccionados de imagen médica e informes radiológicos estructurados, ubicadas en distintos centros y accesibles de forma controlada por lo usuarios de la diferentes agrupaciones virtuales, para su proceso en la infraestructura a través de los servicios que se construyan sobre el entorno colaborativo. Este proyecto destaca por la indexación semántica y por la infraestructura de seguridad [11].

El proyecto CVIMO (Ciberinfraestructura Valenciana para Imagen Médica Oncológica) es una plataforma en desarrollo en el proyecto “Creación de una ciberinfraestructura para la formación, investigación y estudio epidemiológico del Cáncer mediante imágenes médicas”. Participan 7 hospitales de la región valenciana en la creación de un repositorio avanzado para imágenes inicialmente en tres áreas de interés (Sistema Nervioso Central, Pulmón e Hígado). La plataforma organizará la información DICOM por comunidades Virtuales expertas en las topografías y morfologías. Proporcionará herramientas para crear, comparar y buscar estudios a partir de informes estructurados, además de postproceso de altas prestaciones [11].

El proyecto EELA (E-Infraestructures shared between Europe and Latin America) nace como una iniciativa para establecer una red colaborativa entre instituciones Europeas y Latinoamericanas a través de una infraestructura Grid por medio de las redes de comunicaciones creadas en ambos continentes (GEANT y RedCLARA). En EELA Participan 21 instituciones de Argentina, Brasil, Chile, Cuba, México, Perú, Venezuela, Italia, Portugal y España y por los consorcios internacionales CERN y CLARA [12,13].

El proyecto SHARE (Supporting and structuring HealthGrid Activities & Research in Europe: developing a roadmap) tiene como objetivo identificar los requerimientos en las infraestructuras de salud y en el área del e-Health¹ , para posteriormente impulsar la investigación y el desarrollo de tecnologías HealthGrid. El proyecto traza un itinerario para los desarrollos tecnológico necesarios durante los próximos 10 años [11,14].

El proyecto CaBIG (Cancer Biomedical Informatics Grid) en los Estados Unidos, es una red abierta a la comunidad científica creada por el National Cancer Institute (NCI). Esta tiene como iniciativa acelerar los hallazgos en investigación y tratamientos a pacientes con cáncer a través de la tecnologías Grid [15].

El proyecto BioGRID, en los Estados Unidos, se compone de un repositorio general de libre acceso, en el cual se puede interactuar con complejos conjuntos de datos, especialmente con información proteica y genómica [16].

Aplicaciones Biomédicas que hacen uso de tecnologías Grid

Espacialmente en las aplicaciones orientadas al procesamiento de imágenes, el proyecto MAGIC-5, desarrollado en Europa, tiene como objetivo principal desarrollar un software CADe (Computer Aides Detection) para la detección temprana de cáncer de seno, pulmón y Alzeheimer mediante el análisis de imágenes médicas de tomografía computarizada (CT) y tomografías por emisión de positrones (PET) [3, 26]. Similarmente en la Universidad de California, sede San Francisco, la integración de los escáneres de Resonancia Magnética con las tecnologías Grid, tiene como objetivo mejorar la atención del paciente mediante el procesamiento en tiempo de real de las imágenes obtenidas [17]. Volviendo a Europa, en Francia, el proyecto AGIR, tiene como objetivo el desarrollo y aplicación de algoritmos para el procesamiento de imágenes cardiacas y oncológicas [2].

Por el lado de las aplicaciones que interactúan con sistemas de información, la Universidad del Sur de California ha desarrollados proyectos que tienen como objetivo principal integrar las tecnologías Grid con los sistemas PACS, con el fin de proveer mejores servicios de control de acceso y administración de información distribuida [5,18]. En China, la integración de sistemas Grid con sistemas basados en el protocolo de información médica HL7, provee herramientas para la recuperación de datos e imágenes médicas mediante la comunicación e intra operación de diferentes sistemas de información hospitalarios [19]. En España, las tecnologías Grid han colaborado en resolver problemas relacionados con compartir, transferir y procesar imágenes medicas DICOM, utilizando esquemas ontológicos [20]. En Brasil, el desarrollo de sistemas PACS tolerante a las fallas, ha sido posible gracias a la integración de tecnologías Grid [1]. En Francia, el despliegue de servicios de administración de datos médicos, ha tomado un gran impacto debido a la facilidad que ofrecen las tecnologías Grid para el acceso a complejas y lejanas bases de datos que permiten un análisis claro compatible con la práctica clínica [21]. De nuevo en Brasil, las tecnologías Grid han mejorado los procedimientos de recuperación de imágenes basados en el contenido (CBIR) [22].

1 E-salud se define como el uso de las tecnologías de la información y telecomunicación para conocer las necesidades de los ciudadanos, pacientes, profesionales de la salud, proveedores de servicios en salud y legisladores con respecto a la prestación de los diferentes servicios en salud [23]

Objetivos

Objetivo General

Implementar una plataforma basada en tecnologías Grid que permita la gestión e integración de repositorios distribuidos de imágenes médicas DICOM, para apoyar procesos de formación e investigación en el área biomédica a través de la Red Nacional Académica de Tecnología Avanzada (RENATA).

• Desarrollar una infraestructura Grid para acceder y compartir repositorios virtuales de imágenes médicas y reportes DICOM.

• Crear un repositorio estandarizado de imágenes médicas e información asociada.

• Desarrollar herramientas y servicios que permitan a los usuarios interactuar con el sistema Grid.

• Realizar pruebas y validación del sistema con aplicaciones piloto.

• Difundir y compartir resultados y características del sistema

Metodología propuesta

En este proyecto se planea retomar y darle continuidad a desarrollos y resultados que se han obtenido en proyectos de investigación cofinanciados por COLCIENCIAS que actualmente se adelantan en los Grupos de investigación participantes, como son:

La metodología se basará en una perspectiva teórica y la utilización del análisis, diseño, modelación y pruebas para detectar y resolver problemas técnicos y tecnológicos asociados con el procesamiento de objetos DICOM y con el desarrollo e implementación de protocolos y servicios de arquitecturas Grid.

Mantis-GRID consiste en una serie de servicios y protocolos (middleware) y un repositorio virtual de imágenes médicas que soportan el concepto de Data Grid. El repositorio virtual consiste en bases de datos físicas, ubicadas y administradas por diferentes organizaciones virtuales. La plataforma Grid, es formada por las universidades CES, EAFIT y EIA que conforman una organización virtual que unen sus bases de datos individuales como un único recurso lógico.

Este proyecto se enfoca en la construcción de una plataforma piloto basada en una infraestructura Grid que provee servicios necesarios para el almacenamiento e intercambio de imágenes médicas e información asociada, inicialmente entre tres nodos de la red RENATA y un nodo internacional en Mayo Clinic para soportar potenciales investigaciones colaborativas en aplicaciones biomédicas (para las pruebas iniciales se utilizarán estudios y reportes médicos obtenidos en los centros clínicos de odontología y dermatología de la Universidad CES, pero la plataforma podrá garantizar otro tipo de modalidad de imagen que este almacenada en formato DICOM).

El desarrollo del sistema prototipo está definido teniendo las siguientes características:

• Que posea una amplia base de datos de imágenes biomédicas y reportes estructurados almacenados en formato DICOM (inicialmente se espera colectar al menos 50 estudios por sitio).
• Que cumpla con políticas y normas de seguridad que garanticen la integridad y confidencialidad de los datos clínicos.
• Sea un sistema escalable.
• Este basado en tecnologías y arquitecturas open source en cuanto sea posible.
• Este basado en una arquitectura Grid abierta y estándar de amplia aceptación.
• Posea una interfaz funcional y fácil de usar para los investigadores.
• Reutilice lecciones aprendidas de proyectos similares.

• Consultas: Usuarios con diferentes rol podrán realizar sobre un amplio repositorio virtual de imágenes médicas consultas con diferentes criterios de búsquedas basadas en el contenido de los metadatos.
• Recuperación: Esto es la recuperación desde el Grid de archivos de imágenes y reportes DICOM.

A continuación se describen los procedimientos metodológicos que se utilizarán para alcanzar cada uno de los objetivos planteados anteriormente.

Objetivo específico No. 1. Desarrollo de una infraestructura Grid para acceder y compartir repositorios virtuales de imágenes médicas y reportes DICOM

Existen diferentes aspectos al momento de definir e implementar una infraestructura Grid. Para el caso particular de este proyecto, los desarrollos e implementación de servicios Grid se enfocarán en un principio en el tema de seguridad y Data Grid.

Los datos médicos de un paciente son altamente privados y confidenciales, la información debe estar solo disponible al paciente, al equipo médico encargado del tratamiento y con algunas restricciones a una comunidad médica de investigación. Por lo tanto un primer enfoque de desarrollo es definir e implementar protocolos y esquemas de seguridad que garanticen la integridad y privacidad de la información médica que se comparte en el sistema, utilizando herramientas y tecnologías de seguridad y privacidad disponibles, que proveen técnicas de autenticación, cifrado y canales seguros de transmisión [27].

El otro aspecto, es el diseño e implementación de un sistema Data Grid que provea servicios necesarios para compartir e integrar repositorios distribuidos de objetos DICOM.

Diseño Metodológico

• Cotización y adquisición de equipos
• Instalación y configuración de los servidores en cada uno de los nodos, utilizando el sistema operativo Linux.
• Configuración de la red y puesta en marcha de servicios de transmisión de datos sobre la red RENATA.
• Recolección, sistematización y análisis de información obtenida de fuentes bibliográficas disponibles tanto impresa como digital.
• Investigar los temas pertinentes a la implementación de una infraestructura Grid. Documentación técnica de estándares y arquitecturas abiertas. Lecciones aprendidas de proyectos similares disponibles públicamente.
• Documentación y análisis de tecnologías Grid.
• Estudio y documentación de especificaciones técnicas de Open Grid Services Architecture (OGSA).
• Búsqueda y documentación de normas y legislaciones que regulen las restricciones legales y éticas para el manejo de registros clínicos de un paciente.
• Estudio y evaluación de herramientas y arquitecturas abiertas y estándares open source.
• Modelado y definición de requisitos del sistema.
• Definición de los servicios que se van a implementar y las arquitecturas, librerías, protocolos y estándares a utilizar.
• Diseño e implementación de la infraestructura Grid, siguiendo la especificaciones de OGSA.
• Desarrollo e implementación de librerías y funciones.
• Definición y creación de usuarios y organizaciones virtuales (VO).
• Definir políticas e implementar protocolos y servicios de Autenticación y autorización de acceso a la información.
• Implementar servicios que permita la integración de bases de datos en la arquitectura Grid.
• Los datos serán cifrados para garantizar la protección de la privacidad.
• Anonimización (ocultar datos que identifiquen a un paciente) de la información cuando ingresa al Grid.
• Creación de documentación explicita de consentimiento informado para los pacientes.
• Implementación de protocolos seguros basados en Secure Sockets Layer (SSL) para la transmisión de datos.
• Evaluación y pruebas de verificación.
• Pruebas de funcionamiento y operación del sistema.
• Administración y configuración de la infraestructura Grid.

Anticipación a problemas y estrategias alternativas

Para garantizar los aspectos legales y éticos que implica el manejo de información clínica, a todos los estudios que se comparten en el sistema Grid se les ocultarán los datos que describan o evidencien la identificación de los pacientes.

Objetivo específico No. 2. Creación de un repositorio estandarizado de imágenes e información médica

Creación de bases de datos, estandarización y organización semántica de la información que se ingresa al sistema mediante la incorporación de metadatos codificados en lenguajes y especificaciones estándares de amplia aceptación para el almacenamiento e intercambio de información en medicina e intercambio de datos electrónicos como DICOM, SNOMED

CT y XML. Las imágenes de diferentes modalidades serán almacenadas como imágenes DICOM y los reportes médicos y datos del paciente son almacenados en un reporte estructurado DICOM.

Diseño Metodológico

• Recolección, sistematización y análisis de información obtenida de fuentes bibliográficas disponibles tanto impresa como digital.
• Estudio y documentación de las especificaciones del estándar DICOM.
• Instalación y configuración del sistema de gestión de bases de datos (DBMS) con esquemas de seguridad y control de acceso autenticado.
• Configuración de servidores y bases de datos.
• Modelado y definición de requisitos del sistema.
• Definición, procesamiento y validación de estructuras de datos que ingresan al sistema.
• Abstracción de la información a través de la creación de metadatos.
• Definición e implementación de esquemas XML para codificación de metadatos y reportes estructurados DICOM.
• Implementación de funciones y librerías para la adquisición y codificación de imágenes e información asociada en formato DICOM.
• Estandarización y diseño de las tablas de la base de datos según las especificaciones del estándar DICOM.
• Desarrollo del modelo e implementación de la base de datos.
• Implementación de servicios de Catálogos de Datos.
• Diseño e implementación de funciones de consulta e interfaz de acceso.
• Implementación de normas y especificaciones estándares existentes.
• Desarrollos adicionales para ajustar el sistema, corregir problemas no detectados o finalizar algunas características propuestas.
• Pruebas y puesta a punto del sistema.

Objetivo específico No. 3. Desarrollo de herramientas y servicios que permitan a los usuarios interactuar con el sistema Grid

Construir herramientas informáticas basadas en tecnologías Web que permitan explorar, crear, compartir y acceder a la información disponible en el Grid, proveer funciones de búsqueda y recuperación de estudios a partir de metadatos y reportes asociados a imágenes médicas.

Diseño Metodológico

• Recolección, sistematización y análisis de información obtenida de fuentes bibliográficas disponibles tanto impresa como digital.
• Estudio y documentación de tecnologías y servicios estándares basados en la Web.
• Implementación de normas y especificaciones estándares existentes.
• Modelado y definición de requisitos del sistema
• Análisis y diseño
• Desarrollo e implementación de librerías y funciones haciendo uso de SOAP, XML, Javascript, JAVA y PHP como herramientas de programación.
• Desarrollar funciones de búsqueda y recuperación basadas en el contenido.
• Desarrollo de interfaces y servicios que permitan acceder a los contenidos de la información compartida en el sistema.
• Implementación de servicios que permitan la creación e indexación de catálogos.
• Pruebas y despliegue funcional de las aplicaciones.
• Desarrollos adicionales para ajustar el sistema, corregir problemas no detectados o finalizar algunas características propuestas.
• Implementar un servidor Web que provea el acceso a la plataforma a través de la red RENATA.

• Documentación de pruebas, resultados y análisis realizados.
• Elaboración de un documento de trabajo final que recopile los resultados.
• Consolidación de una base de datos bibliográfica electrónica.
• Redacción y preparación de documentos de trabajo.
• Identificación de revistas adecuadas para la publicación de artículos.
• Redacción y preparación de manuscritos finales acorde a las normas de publicación
• Sometimiento de artículos
• Programación de videoconferencias para el intercambio de información con expertos nacionales e internacionales.
• Participación en eventos académicos nacionales e internacionales.
• Incorporación de los temas de investigación en cursos de posgrado y pregrado.
• Visualización y socialización de los resultados a través un sitio Web en la red RENATA.
• Socialización de resultados en eventos académicos nacionales e internacionales.

[1] M. A. Gutierrez, et al., "Implementation of a fault-tolerant PACS over a grid architecture," Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE, vol. 6145, 2006.

[2] C. Germain-Renaud, et al., "Grid-enabling medical image analysis," Journal of Clinical Monitoring and Computing, vol. 19, pp. 339-349, 2005.

[3] R. Bellotti, et al, "Distributed medical images analysis on a Grid infrastructure," Future Generation Computer Systems, vol. 23, pp. 475-484, 2007.

[4] B. J. Liu, M. Z. Zhou, and J. Documet, "Utilizing data grid architecture for the backup and recovery of clinical image data," Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 29, pp. 95-102, 2005.

[5] S. G. Erberich, M. Bhandekar, M. D. Nelson, A. Chervenak, and C. Kesselman, "DICOM grid interface service for clinical and research PACS: A globus toolkit web service for medical data grids," Computer-Assisted Radiology and Surgery, vol. 1, pp. 100-102, 2006.

[6] The Globus Alliance. The physiology of the grid: An open grid services architecture for distributed systems integration. [Online] Disponible: http://www.globus.org/research/OGSA.

[7] HealthGrid. White Paper. Draft_v.1.1-5. 2004

[8] Grupo de Redes y Computación de Altas Prestaciones – Universidad Politécnica de Valencia. Aplicaciones en el ámbito biomédico de la tecnología Grid, 2006.

[9] Centro en Red en Ingeniería Biomédica - Universidad Politécnica de Valencia. Investigación en el CRIB [Online]. Disponible: http://www.upv.es/crib/index.html.

[10] EGEE. EGGE Partners [Online]. Disponible: http://www.eu-egee.org/partners_list.

[11] I. Blanquer, V. Hernandez, and D. Segrelles, "TRENCADIS--a WSRF grid MiddleWare for managing DICOM structured reporting objects," Studies in health technology and informatics, vol. 120, pp. 381-391, 2006.

[12] Casado, O. R. Mayo. El proyecto EELA, Ciemat - VERTICES, 1 (Nov), pp. 34-37. 2006.

[13] EELA. About EEla [Online]. Disponible: http://www.eu-eela.org.

[14] HealthGrid Knowledge Base. Supporting and structuring HealthGrid Activities and Research in Europe (Share) [Onlien]. Disponible: http://www.kb.healthgrid.org/record/1

[15] caBIG. About caBIG [Online]. Disponible: https://cabig.nci.nih.gov

[16] BioGRID. [Online] Disponible: http://www.thebiogrid.org

[17] J. C. Crane, F. W. Crawford, and S. J. Nelson, "Grid enabled magnetic resonance scanners for near real-time medical image processing," Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 66, pp. 1524-1533, 2006.

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