@MASTERSTHESIS{ 2019:1300170304,
 	title = {Uma abordagem baseada em linguagens específicas de domínio e transformação de modelos para a geração semiautomática de aplicações mHealth para escores clínicos},
 	year = {2019},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2806",
 	abstract = "Na medicina, escores clínicos são ferramentas criadas para prever resultados clínicos, realizar estratificação de risco, ajudar na tomada de decisão clínica, avaliar a gravidade de uma doença ou auxiliar o diagnóstico. Estas ferramentas geralmente atuam no contexto de doenças crônicas, sendo estruturadas por uma seção de variáveis, uma seção de regras para cálculo da pontuação do escore e uma seção de avaliações. Recentemente, iniciativas surgiram no âmbito de Mobile Health para resolver automaticamente problemas de escore clínico. Estas abordagens se limitam a desenvolver um sistema computacional para cada especificidade de escore. Neste cenário, a produtividade é afetada pois toda vez que precisarmos implementar uma aplicação para um novo escore, todas as etapas de um processo de desenvolvimento de software tradicional serão repetidas. Além disso, a complexidade intrínseca ao ambiente tecnológico que envolve tais aplicações requer conhecimento especializado de diversas áreas da Medicina e Ciência da Computação. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para o desenvolvimento de software focada na automatização de escores clínicos em ambientes de computação ubíqua denominada de MDD4ClinicalScores. O MDD4ClinicalScores provê a geração semiautomática de componentes de software através do uso de metamodelagem e transformação de modelos. Estes componentes são submetidos ao ambiente de execução implementado pela abordagem para a criação de uma aplicação móvel de monitoramento de pacientes baseada no escore clínico previamente especificado. A abordagem proposta foi avaliada sob dois aspectos: a expressividade da linguagem DSML4ClinicalScore, por meio da metamodelagem de oito casos concretos, e a viabilidade do MDD4ClinicalScores, por meio do desenvolvimento de dois estudos de caso.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}