Performance Evaluation of Smart Decision Support Systems on Healthcare

Medical activity requires responsibility not only from clinical knowledge and skill but also on the management of an enormous amount of information related to patient care. It is through proper treatment of information that experts can consistently build a healthy wellness policy. The primary objective for the development of decision support systems (DSSs) is to provide information to specialists when and where they are needed. These systems provide information, models, and data manipulation tools to help experts make better decisions in a variety of situations. Most of the challenges that smart DSSs face come from the great difficulty of dealing with large volumes of information, which is continuously generated by the most diverse types of devices and equipment, requiring high computational resources. This situation makes this type of system susceptible to not recovering information quickly for the decision making. As a result of this adversity, the information quality and the provision of an infrastructure capable of promoting the integration and articulation among different health information systems (HIS) become promising research topics in the field of electronic health (e-health) and that, for this same reason, are addressed in this research. The work described in this thesis is motivated by the need to propose novel approaches to deal with problems inherent to the acquisition, cleaning, integration, and aggregation of data obtained from different sources in e-health environments, as well as their analysis. To ensure the success of data integration and analysis in e-health environments, it is essential that machine-learning (ML) algorithms ensure system reliability. However, in this type of environment, it is not possible to guarantee a reliable scenario. This scenario makes intelligent SAD susceptible to predictive failures, which severely compromise overall system performance. On the other hand, systems can have their performance compromised due to the overload of information they can support. To solve some of these problems, this thesis presents several proposals and studies on the impact of ML algorithms in the monitoring and management of hypertensive disorders related to pregnancy of risk. The primary goals of the proposals presented in this thesis are to improve the overall performance of health information systems. In particular, ML-based methods are exploited to improve the prediction accuracy and optimize the use of monitoring device resources. It was demonstrated that the use of this type of strategy and methodology contributes to a significant increase in the performance of smart DSSs, not only concerning precision but also in the computational cost reduction used in the classification process. The observed results seek to contribute to the advance of state of the art in methods and strategies based on AI that aim to surpass some challenges that emerge from the integration and performance of the smart DSSs. With the use of algorithms based on AI, it is possible to quickly and automatically analyze a larger volume of complex data and focus on more accurate results, providing high-value predictions for a better decision making in real time and without human intervention.A atividade médica requer responsabilidade não apenas com base no conhecimento e na habilidade clínica, mas também na gestão de uma enorme quantidade de informações relacionadas ao atendimento ao paciente. É através do tratamento adequado das informações que os especialistas podem consistentemente construir uma política saudável de bem-estar. O principal objetivo para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD) é fornecer informações aos especialistas onde e quando são necessárias. Esses sistemas fornecem informações, modelos e ferramentas de manipulação de dados para ajudar os especialistas a tomar melhores decisões em diversas situações. A maioria dos desafios que os SAD inteligentes enfrentam advêm da grande dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, que é gerada constantemente pelos mais diversos tipos de dispositivos e equipamentos, exigindo elevados recursos computacionais. Essa situação torna este tipo de sistemas suscetível a não recuperar a informação rapidamente para a tomada de decisão. Como resultado dessa adversidade, a qualidade da informação e a provisão de uma infraestrutura capaz de promover a integração e a articulação entre diferentes sistemas de informação em saúde (SIS) tornam-se promissores tópicos de pesquisa no campo da saúde eletrônica (e-saúde) e que, por essa mesma razão, são abordadas nesta investigação. O trabalho descrito nesta tese é motivado pela necessidade de propor novas abordagens para lidar com os problemas inerentes à aquisição, limpeza, integração e agregação de dados obtidos de diferentes fontes em ambientes de e-saúde, bem como sua análise. Para garantir o sucesso da integração e análise de dados em ambientes e-saúde é importante que os algoritmos baseados em aprendizagem de máquina (AM) garantam a confiabilidade do sistema. No entanto, neste tipo de ambiente, não é possível garantir um cenário totalmente confiável. Esse cenário torna os SAD inteligentes suscetíveis à presença de falhas de predição que comprometem seriamente o desempenho geral do sistema. Por outro lado, os sistemas podem ter seu desempenho comprometido devido à sobrecarga de informações que podem suportar. Para tentar resolver alguns destes problemas, esta tese apresenta várias propostas e estudos sobre o impacto de algoritmos de AM na monitoria e gestão de transtornos hipertensivos relacionados com a gravidez (gestação) de risco. O objetivo das propostas apresentadas nesta tese é melhorar o desempenho global de sistemas de informação em saúde. Em particular, os métodos baseados em AM são explorados para melhorar a precisão da predição e otimizar o uso dos recursos dos dispositivos de monitorização. Ficou demonstrado que o uso deste tipo de estratégia e metodologia contribui para um aumento significativo do desempenho dos SAD inteligentes, não só em termos de precisão, mas também na diminuição do custo computacional utilizado no processo de classificação. Os resultados observados buscam contribuir para o avanço do estado da arte em métodos e estratégias baseadas em inteligência artificial que visam ultrapassar alguns desafios que advêm da integração e desempenho dos SAD inteligentes. Como o uso de algoritmos baseados em inteligência artificial é possível analisar de forma rápida e automática um volume maior de dados complexos e focar em resultados mais precisos, fornecendo previsões de alto valor para uma melhor tomada de decisão em tempo real e sem intervenção humana

HOTELARIA HOSPITALAR E OS NOVOS PROTOCOLOS DE SEGURANÇA: SEGURANÇA EM HOSPITAIS UNIVERSITÁRIOS

A utilização da hotelaria hospitalar tem sido uma tendência importante no Processo de Cuidar para o aumento da satisfação, qualidade de vida e melhoria do processo de saúde doença dos sujeitos envolvidos no processo do cuidado. Para tanto, ações simples e efetivas programadas e sistematizadas por protocolos específicos de assistência ao paciente podem prevenir situações de risco, assim como eventos adversos, fortificando a Segurança do Paciente. Sendo assim, a proposta deste artigo é a criação de um protocolo para a implantação e utilização de práticas seguras, a partir do estado da arte atual sobre hotelaria hospitalar, considerando diversos protocolos existentes de acordo com o cenário emergencial proporcionado pela situação pandêmica causado pelo Sars-CoV-2. Tendo com resultados maior segurança, qualidade e a eficácia no atendimento ao paciente, contribuindo para garantir a segurança e qualidade de vida dos envolvidos no processo de cuidado, utilizando as políticas públicas para a recomendação e emprego de roteiros de inspeção com a finalidade de nortear a assistência em unidades de saúde - Hospitais Universitários

Situações surpresa no ensino de Geometria utilizando software de Geometria Dinâmica

Este artigo enfatiza o papel de destaque que a geometria dinâmica tem adquirido no contexto do ensino de Geometria assistida por computador. Consiste também em compreender ações inesperadas, denominadas situações surpresa, segundo a teoria de Santana (2002) em softwares educacionais de geometria dinâmica. A partir destas situações, decorrentes de restrições computacionais, queremos levantar hipóteses que nos permitam a observação de problemas antigos sobre novas perspectivas, bem como, o surgimento de problemas autênticos de demonstração. O objetivo deste trabalho é buscar compreender o papel do computador no ensino da Matemática, através da análise de situações que surgem no processo de manipulação de programas de computador voltados ao ensino, verificando os tipos de limitação que podem ocorrer ao se tentar usar o computador no processo de validação matemática. São analisados os aspectos relativos ao software de geometria dinâmica GeoGebra para uma reflexão prática sobre as situações surpresa, considerando os limites e possibilidades das tecnologias computacionais no ensino atual de Matemática