Prescriptive analytics na gestão de listas de espera hospitalares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Isabel Lopes
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/82313
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
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spelling Prescriptive analytics na gestão de listas de espera hospitalaresAnálise prescritivaListas de espera hospitalaresOtimizaçãoSistemas de apoio à decisãoDecision support systemsHospital waiting listsOptimizationPresciptive analyticsEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoA gestão de listas de espera em meio hospitalar é um tema de particular relevância dada a sua implicação direta na qualidade dos serviços de saúde prestados aos pacientes, na boa gestão dos recursos humanos, materiais e financeiros e, por último, na regulamentação emanada pelo Ministério da Saúde. Esta regulamentação estipula um tempo máximo de resposta garantido para a execução de Meios Complementares de Diagnóstico e Terapêutica (MCDT), cirurgias e consultas externas. Esta dissertação, intitulada “Prescriptive Analytics na Gestão de Listas de Espera Hospitalares” tem como principal objetivo otimizar a decisão na área da gestão das listas de espera para MCDT. Este objetivo será alcançado através do desenvolvimento de modelos aptos para melhorar os agendamentos, de modo a reduzir os tempos das listas de espera e o desperdício de recursos. Estes modelos têm ainda de ser capazes de integrar um sistema de Adaptive Business Inteligence. É evidente a importância da contribuição que este projeto poderá trazer para este campo de atuação, uma vez que pode servir de auxílio na tomada de decisões clínicas e administrativas, conseguindo atingir benefícios como a diminuição das listas de espera, melhorias na qualidade do serviço prestado e a diminuição dos custos e desperdícios. Para tal, são usadas as metodologias Design Science Research e Cross Industry Standard Process for Data Mining. De igual modo, são apresentados os principais conceitos inerentes a esta área de conhecimento, bem como trabalhos relacionados, que auxiliam na compreensão das abordagens que estão a ser utilizadas, bem como na perceção das restrições e problemas encontrados. Em seguida, é apresentado o desenvolvimento deste projeto e a análise dos seus resultados. Finalmente, na conclusão, está presente uma síntese desta dissertação, as suas contribuições e o trabalho futuro.The management of waiting lists in hospitals is a topic of particular relevance, given its direct implication in the quality of health services provided to the patients, in the good management of human, material and financial resources and, finally, in the regulations issued by the Ministry of Health. This regulation stipulates a guaranteed maximum response time for the execution of Complementary Means of Diagnosis and Therapeutics, surgeries and outpatient appointments. This dissertation, entitled "Prescriptive Analytics for Managing Hospital Waiting Lists" has as its main objective the optimization of the decisions in the area of management of waiting lists for MCDT. This objective will be achieved through the development of models capable of improving scheduling, in order to reduce waiting list times and wasted resources. These models also need to be capable of integrating an Adaptive Business Intelligence system. The importance of the contribution that this project can bring to this field of action is evident, as it can help in clinical and administrative decision-making, achieving benefits such as the reduction of waiting lists, improvements in the quality of the service provided and the reduction of costs and waste. For this purpose, Design Science Research and Cross-Industry Standard Process for Data Mining are used as methodologies. The main concepts inherent in this area of knowledge are also presented, as well as related works, which helped to understand the approaches that are being used, as well as in the perception of restrictions and problems encountered. Then, the development of this project and the analysis of its results are presented. Finally, at the conclusion, there is a summary of this dissertation, as well as its contributions and future work.Santos, ManuelGuimarães, Tiago André SaraivaUniversidade do MinhoFernandes, Isabel Lopes2022-06-092022-06-09T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/82313por203104382info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:47:06Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/82313Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:45:10.467488Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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