IMBEDS: serviço inteligente para gerenciamento de leitos, utilizando ciência de situação

Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Costa, Cristiano André da
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/9637121030877187pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Grübler, Murillo da Silveira
Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes)http://lattes.cnpq.br/5856270851237214pt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2016-11-03T11:54:04Z
dc.date.available (dc.date.available)2016-11-03T11:54:04Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2016-08-19
Abstract (dc.description.abstract)The Bed Management is an important area of planning and control hospital. It’s function is to ensure the balance between the patients who come through the emergency department, elective that have some scheduled treatment and those leaving the hospital. Thus, the Bed Management enables the hospital keep high occupancy rate of rooms, but without fill all the beds, in addition to providing any unplanned situation. Effective management of hospital beds as a resource has always been a challenge for managers. In the 80s and 90s, for example, thousands of patients have operations canceled due to non-medical reasons. As there is need for better control of the flow, Bed Management area then began to receive more academic attention and also policies national for the Bed Management. The process of admission and positioning the patients, from the management of beds, has been developing in recent years through of operational research, such as simulation, queuing theory, statistical analysis, among others. Due to the uncertainties experienced by hospitals nowadays, the use of model Situation Awareness in research in the health field is growing increasingly. Situation Awareness is a field of study that seeks to understand the context of the environment and designing future actions. In short, it is a technique that goes beyond the traditional information processing, as it seeks to explain human behavior in the operation of complex systems. In this statement, this work aims to use the Situation Awareness in Bed Management area, using a hybrid model that combines the technique Artificial Neural Network Multilayer Perceptron with the Multi-Attribute Value Theory for decision making, assisting managers in process of patient's allocation to the bed suitable in his treatment. Through the implementation of a prototype based on this hybrid model of decision support, named of IMBEDS, were evaluated 50 patients in a total of 266 beds managed by Beds Center, in the Hospital Mãe de Deus, located in Porto Alegre. The final result of the tests was 93.5% similarity between the bed apt selected by the model and the allocation process of the patients.en
Resumo (dc.description.resumo)O Gerenciamento de Leitos é uma importante área de planejamento e controle hospitalar. Sua função é garantir o equilíbrio entre os pacientes que chegam através do setor de emergência, os eletivos que possuem algum tratamento agendado e aqueles que saem do hospital. Dessa forma, esse gerenciamento possibilita manter alta a taxa de ocupação dos quartos, mas sem realmente lotá-los, além de prever qualquer situação não planejada. A gestão eficaz de leitos hospitalares como recurso sempre foi um desafio para os gestores. Nas décadas de 80 e 90, por exemplo, milhares de pacientes tiveram operações canceladas em virtude de razões não médicas. Como há necessidade de um melhor controle do fluxo, a área de Gerenciamento de Leitos começou, então, a receber mais atenção acadêmica e também políticas nacionais para a sua gestão. O processo de admissão e posicionamento de enfermos, a partir do Gerenciamento de Leitos, vem se desenvolvendo nos últimos anos através de diversas técnicas de pesquisa operacional, tais como simulação, teoria de filas, análise estatística, entre outras. Devido às constantes incertezas vividas pelos hospitais atualmente, o uso do modelo cognitivo Ciência de Situação em pesquisas científicas na área da saúde vem crescendo cada vez mais. A Ciência de Situação é uma área de estudo que busca compreender o contexto dos ambientes e projetar ações futura. Em suma, é uma técnica que vai além do tradicional processamento de informações, visto que procura explicar o comportamento humano na operação de sistemas complexos. Nessa assertiva, este trabalho tem como objetivo utilizar a Ciência de Situação na área de Gerenciamento de Leitos, usando um modelo híbrido que une a técnica de Rede Neural Artificial Multilayer Perceptron com a Teoria do Valor Multiatributo para tomada de decisão, auxiliando gestores no processo de atribuição de pacientes em leitos adequados ao seu tratamento. Através da implementação de um protótipo baseado neste modelo híbrido de apoio à decisão, nomeado de IMBEDS, foram avaliados 50 pacientes em um total de 266 leitos gerenciados pela Central de Leitos, no Hospital Mãe de Deus, localizado em Porto Alegre. O resultado final dos testes foi de 93,5% de similaridade entre o leito apto apresentado pelo modelo e o processo real de alocação dos enfermos.pt_BR
Agência de fomento (dc.description.sponsorship)CNPQ – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5897
Idioma (dc.language)pt_BRpt_BR
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos Sinospt_BR
País da Instituição (dc.publisher.country)Brasilpt_BR
Departamento (dc.publisher.department)Escola Politécnicapt_BR
Sigla da Instituição (dc.publisher.initials)Unisinospt_BR
Programa (dc.publisher.program)Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
Direitos de acesso ao documento (dc.rights)openAccesspt_BR
Assunto (dc.subject)Gerenciamento de leitospt_BR
Assunto (dc.subject)Ciência de situaçãopt_BR
Assunto (dc.subject)Admissão de pacientespt_BR
Assunto (dc.subject)Rede neural artificialpt_BR
Assunto (dc.subject)Teoria do valor multiatributopt_BR
Assunto (dc.subject)Informática médicapt_BR
Assunto (dc.subject)Bed managementen
Assunto (dc.subject)Situation awarenessen
Assunto (dc.subject)Patient admissionen
Assunto (dc.subject)Artificial neural networken
Assunto (dc.subject)Multi-attribute value theoryen
Assunto (dc.subject)Medical informaticsen
Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq)ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
Título (dc.title)IMBEDS: serviço inteligente para gerenciamento de leitos, utilizando ciência de situaçãopt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)Dissertaçãopt_BR

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