Previsão de desocupação de leitos hospitalares por meio de modelos de machine learning

• Autor(a) principal: Luis, André de Carvalho Madureira
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Pelosi, João Victor dos Santos, Correia, Natalia Cerri, Yamaura, Tiago Yuiti, Kawano, William Toshihiro
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3186
• topic: Gestão de leitos hospitalares; Machine learning

A busca pela melhoria da utilização dos recursos hospitalares tem sido motivada por um conjunto de fatores, como por exemplo o aumento na demanda de procedimentos cirúrgicos ou o número limitado de leitos hospitalares. Neste sentido, os pacientes que necessitam de tratamentos especiais ou de um procedimento cirúrgico, acabam submetidos a uma grande fila de espera, que infelizmente podem levar ao óbito. Portanto, o presente trabalho tem por objetivo propor modelos de machine learning para a previsão de desocupação de leitos de enfermarias e de unidades de terapia intensiva para portadores de doenças cardiovasculares congênitas, facilitando o planejamento da utilização dos leitos e o esquema de agendamento de cirurgias. Os dados levantados foram coletados por intermédio do mapeamento de processos, referentes a variáveis qualitativas e quantitativas, de modo a possibilitar a otimização da gestão dos leitos hospitalares e a aumentar o número de atendimentos com os mesmos recursos.