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

• Autor(a) principal: Grübler, Murillo da Silveira
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)
• Texto Completo: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5897
• topic: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação; Gerenciamento de leitos; Ciência de situação; Admissão de pacientes; Rede neural artificial; Teoria do valor multiatributo; Informática médica; Bed management; Situation awareness; Patient admission; Artificial neural network; Multi-attribute value theory; Medical informatics

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.