Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) |
Texto Completo: | https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079 |
Resumo: | Os aplicativos de saúde sob demanda tem o objetivo principal encontrar um médico e levá-lo até sua casa para prestar assistência domiciliar para aqueles que tem dificuldade de locomoção e buscam um serviço médico mais cômodo, que não querem enfrentar filas de espera e que desejam evitar se deslocar até um hospital para tratar enfermidades básicas. O avanço tecnológico tem transformado a forma como serviços tradicionais são ofertados sob demanda, que está cada vez mais popular no Brasil. O Conselho Federal de Medicina (CRM), sabendo do impacto do avanço tecnológico no exercício da medicina, publicou a resolução nº 2.178/2017, que busca regulamentar o funcionamento de aplicativos que oferecem consulta médica em domicílio. De acordo com a resolução, todos os aplicativos que oferecem esse serviço são obrigados a disponibilizar uma listagem de médicos disponíveis para o paciente escolher o melhor médico para cuidar do seu caso, mas os aplicativos não oferecem auxílio ao paciente na decisão e e carece de uma solução computacional. Neste trabalho foi realizado o planejamento e desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando a metodologia da análise de decisão de múltiplos critérios. Foi utilizado como estudo de caso o aplicativo Clinio, um produto de saúde sob demanda desenvolvido pela Epitrack. A solução aplicada para recomendar os melhores médicos tem objetivo de auxiliar os usuários do aplicativo na escolha do profissional que mais se enquadra nas suas necessidades e preferências. Para isso, foram utilizados algoritmos de recomendação para selecionar médicos com base nos sintomas e na geolocalização e o Processo Analítico Hierárquico (AHP), tendo como critérios de classificação: valor da consulta, distância entre o médico e paciente e idade do médico. O sistema foi implementado e testado usando uma base de dados de 143 médicos de Pernambuco que atuam em 10 casos clínicos. Através dos testes realizados foi observado na recomendação obtida pelos usuários que o sistema auxilia no processo de escolha do melhor profissional para um caso através das definições das preferências. |
id |
UFRPE_56ada0f5a6a344dc5c5f8215f0600581 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:dspace:123456789/1079 |
network_acronym_str |
UFRPE |
network_name_str |
Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) |
repository_id_str |
https://v2.sherpa.ac.uk/id/repository/10612 |
spelling |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demandaAplicativos móveisSistemas de suporte de decisãoOs aplicativos de saúde sob demanda tem o objetivo principal encontrar um médico e levá-lo até sua casa para prestar assistência domiciliar para aqueles que tem dificuldade de locomoção e buscam um serviço médico mais cômodo, que não querem enfrentar filas de espera e que desejam evitar se deslocar até um hospital para tratar enfermidades básicas. O avanço tecnológico tem transformado a forma como serviços tradicionais são ofertados sob demanda, que está cada vez mais popular no Brasil. O Conselho Federal de Medicina (CRM), sabendo do impacto do avanço tecnológico no exercício da medicina, publicou a resolução nº 2.178/2017, que busca regulamentar o funcionamento de aplicativos que oferecem consulta médica em domicílio. De acordo com a resolução, todos os aplicativos que oferecem esse serviço são obrigados a disponibilizar uma listagem de médicos disponíveis para o paciente escolher o melhor médico para cuidar do seu caso, mas os aplicativos não oferecem auxílio ao paciente na decisão e e carece de uma solução computacional. Neste trabalho foi realizado o planejamento e desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando a metodologia da análise de decisão de múltiplos critérios. Foi utilizado como estudo de caso o aplicativo Clinio, um produto de saúde sob demanda desenvolvido pela Epitrack. A solução aplicada para recomendar os melhores médicos tem objetivo de auxiliar os usuários do aplicativo na escolha do profissional que mais se enquadra nas suas necessidades e preferências. Para isso, foram utilizados algoritmos de recomendação para selecionar médicos com base nos sintomas e na geolocalização e o Processo Analítico Hierárquico (AHP), tendo como critérios de classificação: valor da consulta, distância entre o médico e paciente e idade do médico. O sistema foi implementado e testado usando uma base de dados de 143 médicos de Pernambuco que atuam em 10 casos clínicos. Através dos testes realizados foi observado na recomendação obtida pelos usuários que o sistema auxilia no processo de escolha do melhor profissional para um caso através das definições das preferências.Health on demand applications have the main purpose of finding a doctor and take him to your home to provide home care for those who have limited mobility and seek a more convenient medical service, who do not want to face waiting lines and who wish to avoid to go to a hospital to treat basic illnesses. The technological advance has transformed the way traditional services are offered on demand, which is increasingly popular in Brazil. The Federal Council of Medicine (CRM), knowing the impact of technological advances in the practice of medicine, published a resolution No. 2178/2017, which seeks to regulate the operation of applications that offer medical consultation at home. According to the resolution, all applications that offer this service are required to provide a list of physicians available to the patient to choose the best doctor to take care of their case, but the applications do not offer patient assistance in the decision and is in need of a computational solution. In this work was carried out the planning and development of a recommendation system using the methodology to support multi-criteria decision analysis. It was used as a case study the application Clinio, a product of health on demand developed by Epitrack. The solution applied to recommend the best physicians has the purpose of helping the users of the application in choosing the professional that best fits their needs and preferences. To do so, it was used recommendation algorithms to select doctors based on symptoms and geolocation and the Analytical Hierarchical Process (AHP), based on criteria to classify them such as the value of the consultation, the distance between the doctor and the patient, and the age of the physician. The system was implemented using a database of 143 doctors from Pernambuco who work in 10 clinical cases. Through the tests performed it was observed in the recommendation obtained by the users that the system assists in the process of choosing the best professional for a case through the preferences definitions.BrasilAlbuquerque Júnior, Gabriel Alves dehttp://lattes.cnpq.br/6456769669695121http://lattes.cnpq.br/1399502815770584Falcão, Taciana Pontual da Rochahttp://lattes.cnpq.br/5706959249737319Pereira, Gustavo Magalhães2019-05-22T16:46:04Z2019-05-22T16:46:04Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis50 f.application/pdfPEREIRA, Gustavo Magalhães. Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda. 2019. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079porAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRopenAccessinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPE2019-06-12T13:41:48Zoai:dspace:123456789/1079Repositório InstitucionalPUBhttps://repository.ufrpe.br/oai/requestrepositorio.sib@ufrpe.bropendoar:https://v2.sherpa.ac.uk/id/repository/106122019-06-12T13:41:48Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
title |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
spellingShingle |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda Pereira, Gustavo Magalhães Aplicativos móveis Sistemas de suporte de decisão |
title_short |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
title_full |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
title_fullStr |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
title_full_unstemmed |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
title_sort |
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda |
author |
Pereira, Gustavo Magalhães |
author_facet |
Pereira, Gustavo Magalhães |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de http://lattes.cnpq.br/6456769669695121 http://lattes.cnpq.br/1399502815770584 Falcão, Taciana Pontual da Rocha http://lattes.cnpq.br/5706959249737319 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Pereira, Gustavo Magalhães |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Aplicativos móveis Sistemas de suporte de decisão |
topic |
Aplicativos móveis Sistemas de suporte de decisão |
description |
Os aplicativos de saúde sob demanda tem o objetivo principal encontrar um médico e levá-lo até sua casa para prestar assistência domiciliar para aqueles que tem dificuldade de locomoção e buscam um serviço médico mais cômodo, que não querem enfrentar filas de espera e que desejam evitar se deslocar até um hospital para tratar enfermidades básicas. O avanço tecnológico tem transformado a forma como serviços tradicionais são ofertados sob demanda, que está cada vez mais popular no Brasil. O Conselho Federal de Medicina (CRM), sabendo do impacto do avanço tecnológico no exercício da medicina, publicou a resolução nº 2.178/2017, que busca regulamentar o funcionamento de aplicativos que oferecem consulta médica em domicílio. De acordo com a resolução, todos os aplicativos que oferecem esse serviço são obrigados a disponibilizar uma listagem de médicos disponíveis para o paciente escolher o melhor médico para cuidar do seu caso, mas os aplicativos não oferecem auxílio ao paciente na decisão e e carece de uma solução computacional. Neste trabalho foi realizado o planejamento e desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando a metodologia da análise de decisão de múltiplos critérios. Foi utilizado como estudo de caso o aplicativo Clinio, um produto de saúde sob demanda desenvolvido pela Epitrack. A solução aplicada para recomendar os melhores médicos tem objetivo de auxiliar os usuários do aplicativo na escolha do profissional que mais se enquadra nas suas necessidades e preferências. Para isso, foram utilizados algoritmos de recomendação para selecionar médicos com base nos sintomas e na geolocalização e o Processo Analítico Hierárquico (AHP), tendo como critérios de classificação: valor da consulta, distância entre o médico e paciente e idade do médico. O sistema foi implementado e testado usando uma base de dados de 143 médicos de Pernambuco que atuam em 10 casos clínicos. Através dos testes realizados foi observado na recomendação obtida pelos usuários que o sistema auxilia no processo de escolha do melhor profissional para um caso através das definições das preferências. |
publishDate |
2019 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2019-05-22T16:46:04Z 2019-05-22T16:46:04Z 2019 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
PEREIRA, Gustavo Magalhães. Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda. 2019. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019. https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079 |
identifier_str_mv |
PEREIRA, Gustavo Magalhães. Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda. 2019. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019. |
url |
https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BR openAccess info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BR openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
50 f. application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Brasil |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) instacron:UFRPE |
instname_str |
Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) |
instacron_str |
UFRPE |
institution |
UFRPE |
reponame_str |
Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) |
collection |
Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio.sib@ufrpe.br |
_version_ |
1809277159425966080 |