Quality management in laboratories- Effciency prediction models

In recent years, the choice of quality tools by laboratories has increased significantly. This fact contributed to the growth of competitiveness, requiring a new organizational posture to adapt to the new challenges. In order to obtain competitive advantages in the respective sectors of activity, laboratories have increasingly invested in innovation. In this context, the main objective of this study aims to develop efficiency models for laboratories using tools from the Scientific Area of Artificial Intelligence. Throughout this work, different studies will be presented, carried out in water analysis laboratories, stem cell cryopreservation laboratories and dialysis care clinics, in which innovative solutions and better resource control were sought, without compromising quality and promoting greater sustainability This work can be seen as an investigation opportunity that can be applied not only in laboratories and clinics, but also in organizations from different sectors in order to seek to define prediction models, allowing the anticipation of future scenarios and the evaluation of ways of acting. The results show the feasibility of applying the models and that the normative references applied to laboratories and clinics can be a basis for structuring the systems; Gestão da Qualidade em Laboratórios Modelos de Previsão de Eficiência Resumo: Nos últimos anos, a adoção de ferramentas da qualidade por parte dos laboratórios tem aumentado significativamente. Este facto contribuiu para o crescimento da competitividade, exigindo uma nova postura organizacional de forma a se adaptarem aos novos desafios. Tendo em vista obter vantagens competitivas nos respetivos sectores de atividade, os laboratórios têm, cada vez mais, apostado em inovação. Neste contexto, o principal objetivo deste estudo visa o desenvolvimento de modelos de eficiência para laboratórios através do recurso a ferramentas da Área Científica da Inteligência Artificial. Ao longo deste trabalho irão ser apresentados diferentes estudos, realizados em laboratórios de análises de águas, laboratórios de criopreservação de células estaminais e clínicas de prestação de cuidados de diálise, nos quais se procuraram soluções inovadoras e um melhor controlo de recursos, sem comprometer a qualidade e promovendo uma maior sustentabilidade. Este trabalho pode ser encarado como uma oportunidade de investigação que pode ser aplicado não apenas em laboratórios e clínicas mas, também, em organizações de diversos sectores com o intuito de se procurar definir modelos de previsão, possibilitando a antecipação de cenários futuros e a avaliação de formas de atuação. Os resultados mostram a viabilidade da aplicação dos modelos e que os referenciais normativos aplicados aos laboratórios e às clínicas podem servir como base para estruturação dos sistemas

Waiting time screening in healthcare

In Medical Imaging (MI), various technologies can be used to monitor the human body for diagnosing, monitoring or treating disease. Each type of technology provides different information about the body area that is being investigated or treated for a possible illness, injury or effectiveness of a medical treatment. Routine screening has identified malfunction detection in many otherwise asymptomatic patient images such as computed tomography or magnetic resonance. Studies have shown that, compared to patients whose disease was symptomatic (i.e., self-recognizing), screen-detected diseases may have more favorable clinicopathological features, leading to better prognosis and better outcome. This paper aims to assess the issue of health care wait screening. It deviates from a decision support system that evaluates the waiting times in diagnostic MI based on operational data from various information systems. Last but not least, one’s assumptions may have an important impact in determining the usefulness of routine laboratory testing at admission.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (UID/CEC/00319/2013