Modelo de sistema de conhecimento para gestão de listas de espera para cirurgias no Sistema Único de Saúde

Abstract

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2015.As listas de espera constituem um recurso para organizar os pacientes que aguardam um mesmo tratamento ou serviço médico cuja demanda é maior que a oferta. As listas de espera para cirurgias eletivas são uma realidade em diversos países, tendo como variações locais basicamente seu tamanho e tempo de espera. Mesmo sendo uma constante nos serviços de saúde, o problema é pouco abordado pela comunidade acadêmica e científica brasileira. O objetivo desta pesquisa é propor um modelo de engenharia do conhecimento que guie o desenvolvimento de aplicações para suporte a tomadas de decisão, aos diversos especialistas envolvidos no gerenciamento de listas de espera para tratamento cirúrgico no sistema público de saúde. O modelo propõe a utilização de um conjunto de características físicas e sociais de indivíduos que aguardam tratamento cirúrgico, como parâmetros de priorização de casos nas listas de espera. Estes parâmetros foram obtidos através da literatura e validados através de pesquisa Delphi aplicada a cirurgiões especialistas atuantes na rede pública de saúde. Como resultado da pesquisa Delphi, obteve-se a formação de um conjunto de 16 características aplicáveis como fatores de priorização para qualquer procedimento cirúrgico. Uma ontologia de domínio foi criada para especificar o vocabulário, as relações entre as classes, subclasses e agentes do domínio ?listas de espera para cirurgias eletivas?. O modelo especifica como, se partindo de um procedimento cirúrgico, calcular a representatividade de cada parâmetro de priorização, através da utilização de consultas de preferência declarada e análise de seus resultados com o emprego de regressão multinomial. Para a verificação do aspecto de consistência do modelo, aplicou-se sua metodologia em um serviço de atendimento do Hospital Universitário Prof. Polydoro Hernane de São Thiago ? HU UFSC. Conclui-se, portanto, que, através desta pesquisa, o modelo proposto atende as exigências necessárias para servir como base para o desenvolvimento de sistemas de conhecimento para gestão de listas de espera para cirurgias eletivas.Abstract : Waiting lists are a resource used to organize patients waiting for the same medical treatment or service, for which the demand is higher than the supply. Waiting lists for elective surgeries exist in various countries, with the differences being the length of the lists and the waiting periods. Even though it is very common in health services, this problem is examined infrequently by the Brazilian academic and scientific communities. The aim of this research is to propose a knowledge engineering model, which guides the development of applications to support decision making, to the various experts involved in managing surgical treatment waiting lists in the public health system. The model proposes the use of a set of physical and social characteristics of the individuals awaiting surgical treatment, as parameters for deciding priority in the waiting lists. These parameters were obtained from literature and validated through applying Delphi method research using expert surgeons currently working in the public health network. From the results, a set of 16 characteristics applicable as priority factors for any surgical procedure were obtained. A domain ontology was created to specify terminology, the relations between classes, subclasses and agents in the ?elective surgery waiting list? domain. The model specifies how to, starting from a surgical procedure, calculate the representation (weight), of each priority parameter, through the use of declared preference queries and analysis of their results with multinomial regression. In order to verify the consistency of the model, its methodology was applied at a healthcare service at the Prof. Polydoro Hernane de São Thiago University Hosptial (HU) at UFSC. Through this research, it can be seen that this proposed model meets the requirements to serve as a base for developing knowledge systems to manage elective surgery waiting lists