Healthcare at home facility location-allocation problem

Rodriguez-Verjan, Carlos; Augusto, Vincent; Garaix, Thierry; Xie, Xiaolan; Buthion, Valérie

doi:10.1109/coase.2012.6386476

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 24 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Em 2011, Zheng et al [9] propuseram um modelo computacional de eventos discretos capaz de simular o fluxo de pacientes em salas de operação de hospitais e a alocação de recursos necessários para tais operações, a fim de detectar ineficiências no processo de alocações de tais recursos em hospitais. Em 2012, Rodriguez-Verjan et al [10] introduziram novas variáveis no problema de alocação de recursos em serviços de saúde oferecidos no lar do paciente, sendo estas locações de facilidades em uma determinada região, atribuição de demanda a empresas do ramo, autorização de prestação de serviços específicos e alocações de recursos gerais, incrementando o modelo previamente existente. Contudo, nota-se que em todos estes trabalhos nos quais são feitas modelagens matemáticas/computacionais de problemas de alocação de recursos em gestão de saúde, os modelos criados são restritos a situações específicas, não havendo capacidade de adaptação.…”

Section: Introductionunclassified

Um Sistema de Recomendação Híbrido para Gestão em Saúde Pública

Lucena¹,

Lacerda²,

Cordeiro³

et al. 2016

Anais Do 11. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

View full text Add to dashboard Cite

Resumo-A relação entre a medicina e os problemas sociaiś e tema de pesquisas científicas há mais de um século em todo o mundo.Visando o estudo de determinantes sociais em saúde (DSS), a Organização Mundial de Saúde (OMS) criou uma comissão especial com tal objetivo. Tais determinantes englobam fatores relacionadosà ocorrência de problemas em saúde pública, podendo estes serem culturais, econômicos, sociais, entre outros tipos. Contudo, a complexidade da relação entre os determinantes sociais e os indicadores em saúde implica dificuldade no processo de tomada de decisões. Ademais, deve-se levar em consideração os custos agregadosà cada ação. Nesse contexto, o presente trabalho propõe a criação de um sistema de recomendação híbrido para auxílio em gestão em saúde pública. Esteé composto por dois módulos: (i) aproximador de funções e (ii) otimizador multiobjetivo. No módulo (i), uma Multilayer Perceptroné utilizada. Para o módulo (ii), uma das versões multiobjetivo do algoritmo Particle Swarm Optimization foi utilizada, o MOPSO-CDR. O sistema possui como objetivo retornar um conjunto de sugestões de ações a um gestor de saúde pública, visando a redução da ocorrência de determinadas doenças em sua região de atuação, porém levando em consideração o custo de cada ação, o qual deve ser minimizado. Para a execução dos testes, o sistema foi alimentado com dados reais colhidos na base de dados do DataSUS através do Sinan (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) e do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Considerando a aplicação do sistema em um cenário real, este obteve um resultado satisfatório, cumprindo com os objetivos previstos.

show abstract

Section: Introductionunclassified