Tese de Doutoramento em Engenharia BiomédicaNos ambientes hospitalares, as tecnologias e os sistemas de informação suportam a atividade dos profissionais que atuam na prestação de cuidados de saúde, devendo proporcionar um acesso seguro e consistente, confidencialidade, eficiência e disponibilidade permanente. Por outro lado, devem mimetizar os processos de registo e difusão da informação mantendo um elevado grau de desempenho.
Nestes contextos, os Sistemas de Gestão Bases de Dados (SGBD) assumem-se como sistemas críticos consumindo grandes quantidades de recursos de armazenamento, de processamento e de comunicação e não podendo estar sujeitos a falhas.
Apesar da existência de ferramentas tecnológicas para a monitorização e a afinação das configurações dos SGDBs e do avanço tecnológico, com versões mais estáveis, mais seguras e com maior desempenho constata-se que os problemas e dificuldades continuam a surgir.
Estes aspectos constituem uma oportunidade de investigação no sentido de se procurar definir modelos para a previsão de eventos, situações e formas de atuação, com alguma antecedência, tais como:
• Prever a taxa de utilização de um sistema e do volume de armazenamento necessário;
• Prever a ocorrência de um evento crítico que implique a paragem do SGDB;
• Prever com antecedência os recursos necessários para resolver um problema.
A investigação na área clínica há muito que tem produzido modelos de intervenção em situações críticas permitindo alocar recursos e atuar em conformidade (e.g. MEWS). Seguindo de perto estes avanços, este trabalho visa o estudo, modelação e implementação de um modelo de antecipação e de intervenção em SGBDs e a sua materialização no contexto de um sistema de suporte à decisão inteligente.In healthcare environments, technologies and information systems support the
activities of professionals working in health care and must provide a safe and consistent
access, confidentiality, efficiency and continuous availability. On the other
hand, should reduce the registration process and dissemination of information while
maintaining a high performance degree.
In these contexts, the Database Management Systems (DMS) are assumed to
be critical systems consuming large amounts of storage resources, processing and
communication and can not be subject to failures.
Despite the existence of technological tools for monitoring and tuning the settings
of DMS and technological advances, more stable versions, safer and higher
performance notes that the problems and difficulties continue to arise. These constitute
a research opportunity in order to seek to define models for the prediction of
events, situations and ways of action, such as:
• Predict the utilization rate of a system and the required storage volume;
• Provide for the occurrence of a critical event that causes the stop of DMS;
• Plan in advance the resources needed to solve a problem.
Research in the clinical area has long produced models of intervention in critical
situations allowing allocate resources and act accordingly (e.g. MEWS). Following
these developments, this work aims to study, modeling and implementation of a model
of anticipation and intervention in DBMS and its materialization in the context
of a support system for intelligent decision
