Classificação semiautomática de prioridade no atendimento a emergências médicas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) |
Texto Completo: | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/877 |
Resumo: | Emergency Medical Services, also known as Ambulance Services or Paramedical Services (i.e., abbreviated in some countries as EMS, EMAS, EMARS or SAMU) are emergency services dedicated to medical care outside the hospital context, where time and space limitations in the patient care may lead, in the worst cases, to severe worsening of their health condition or death. The main Medical Emergency Service in Brazil is the SAMU, maintained with public resources of federal, state and municipal management. Medical care through SAMU is an inter-organizational process that articulates a patient population, a network of public and private hospitals, and a telephone service regulation service through which the anamnesis is performed. Considering the shortage of vehicles in SAMU, human resources and adequate medical equipment, the regulation process becomes not only a medical screening, but also a mechanism of prioritization of life. In addition, the risk of fraudulent or opportunistic calls to service, e.g. cases of hypochondria or trotting, associated to the loss of time commonly perceived in access to the service via telephone connection only, makes the regulation of SAMU a process that can be constantly optimized. Thus, the central research question in this work is how the SAMU medical emergency prioritization process could be optimized with the use of Artificial Intelligence technologies for semiautomatic classification of information. Therefore, the overall objective of this work is to build a Decision Support System designed to reduce overall patient care time by SAMU. The specific objectives of this research include: (1) to describe the state of the art in Decision Support Systems for Medical Emergencies in Multiple Victim Incidents; (2) modeling an ontology for prioritizing medical emergency cases served by SAMU; (3) to evaluate the usability, acceptance and usefulness of the classification produced by the ontology with the support of the Municipal Health Department of the city of Mossoró. The paradigm of scientific research adopted in this work is Design Science, which consists in the organization of scientific thinking by solving socially relevant problems |
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Classificação semiautomática de prioridade no atendimento a emergências médicasServiço de emergência médicaSAMUOntologiaMedical emergency serviceSAMUOntologyCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOEmergency Medical Services, also known as Ambulance Services or Paramedical Services (i.e., abbreviated in some countries as EMS, EMAS, EMARS or SAMU) are emergency services dedicated to medical care outside the hospital context, where time and space limitations in the patient care may lead, in the worst cases, to severe worsening of their health condition or death. The main Medical Emergency Service in Brazil is the SAMU, maintained with public resources of federal, state and municipal management. Medical care through SAMU is an inter-organizational process that articulates a patient population, a network of public and private hospitals, and a telephone service regulation service through which the anamnesis is performed. Considering the shortage of vehicles in SAMU, human resources and adequate medical equipment, the regulation process becomes not only a medical screening, but also a mechanism of prioritization of life. In addition, the risk of fraudulent or opportunistic calls to service, e.g. cases of hypochondria or trotting, associated to the loss of time commonly perceived in access to the service via telephone connection only, makes the regulation of SAMU a process that can be constantly optimized. Thus, the central research question in this work is how the SAMU medical emergency prioritization process could be optimized with the use of Artificial Intelligence technologies for semiautomatic classification of information. Therefore, the overall objective of this work is to build a Decision Support System designed to reduce overall patient care time by SAMU. The specific objectives of this research include: (1) to describe the state of the art in Decision Support Systems for Medical Emergencies in Multiple Victim Incidents; (2) modeling an ontology for prioritizing medical emergency cases served by SAMU; (3) to evaluate the usability, acceptance and usefulness of the classification produced by the ontology with the support of the Municipal Health Department of the city of Mossoró. The paradigm of scientific research adopted in this work is Design Science, which consists in the organization of scientific thinking by solving socially relevant problemsServiços de Emergências Médicas, também conhecidos como Serviços de Ambulância ou Serviços Paramédicos (i.e., abreviados em alguns países como EMS, EMAS, EMARS ou SAMU) são serviços de emergência dedicados ao atendimento médico fora do contexto hospitalar, onde limitações de tempo e espaço no atendimento ao paciente podem implicar, nos piores casos, em agravamento severo de sua condição de saúde ou óbito. O principal Serviço de Emergência Médica no Brasil é o SAMU, mantido com recursos públicos de gestão federal, estadual e municipal. O atendimento médico via SAMU é um processo inter-organizacional que articula uma população de pacientes, uma rede de hospitais públicos e privados, e um serviço de regulação de atendimento telefônico por meio do qual a anamnese é realizada. Considerando a escassez de viaturas no SAMU, recursos humanos e equipamentos médicos adequados, o processo de regulação se torna não apenas uma triagem médica, mas também um mecanismo de priorização da vida. Além disso, o risco de chamadas fraudulentas ou oportunistas ao serviço, p.ex. casos de hipocondria ou trotes, associado à perda de tempo comumente percebida no acesso ao serviço via ligação telefônica somente, torna a regulação do SAMU um processo passível de constante otimização. Sendo assim, a questão central de pesquisa deste trabalho é como o processo de priorização de casos de emergência médica do SAMU poderia ser otimizado com o uso de tecnologias de Inteligência Artificial para classificação semiautomática da informação. Portanto, o objetivo geral deste trabalho é construir um Sistema de Apoio à Decisão projetado para reduzir o tempo geral de atendimento ao paciente pelo SAMU. Os objetivos específicos desta pesquisa incluem: (1) descrever o estado da arte em Sistemas de Apoio à Decisão para Emergências Médicas em Incidentes com Múltiplas Vítimas; (2) modelar uma ontologia para priorização de casos de emergência médica atendidos pelo SAMU; (3) avaliar a usabilidade, aceitação e utilidade da classificação produzida pela ontologia com o suporte da Secretaria Municipal de Saúde da cidade de Mossoró. O paradigma de pesquisa científica adotado neste trabalho é a Design Science, que consiste na organização do pensamento científico pela resolução de problemas socialmente relevantesTrabalho não financiado por agência de fomento, ou autofinanciadoUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoBrasilCentro de Ciências Exatas e Naturais - CCENUFERSAPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoSilva, Marcelino Pereira dos Santos71864091487http://lattes.cnpq.br/7817033448036400Silva, Patrício de Alencar01032302461http://lattes.cnpq.br/1271566719998197Costa, José Alfredo Ferreira53820126449http://lattes.cnpq.br/9745845064013172Leite, Cicilia Raquel Maia03777857416http://lattes.cnpq.br/9378258073324535Couto, Daniel Costa do2019-02-15T11:33:06Z2018-11-272019-02-15T11:33:06Z2018-09-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCitação com autor incluído no texto: Couto (2018) Citação com autor não incluído no texto: (COUTO, 2018)https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/877porCOUTO, Daniel Costa do. Classificação semiautomática de prioridade no atendimento a emergências médicas. 2018. 103 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação), Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2018.CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)instacron:UFERSA2023-10-30T20:28:39Zoai:repositorio.ufersa.edu.br:prefix/877Repositório Institucionalhttps://repositorio.ufersa.edu.br/PUBhttps://repositorio.ufersa.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ufersa.edu.br || admrepositorio@ufersa.edu.bropendoar:2023-10-30T20:28:39Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)false |
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