Navegando por Autor "Pereira, Gustavo Magalhães"

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Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda
(2019) Pereira, Gustavo Magalhães; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6456769669695121
Os aplicativos de saúde sob demanda tem o objetivo principal encontrar um médico e levá-lo até sua casa para prestar assistência domiciliar para aqueles que tem dificuldade de locomoção e buscam um serviço médico mais cômodo, que não querem enfrentar filas de espera e que desejam evitar se deslocar até um hospital para tratar enfermidades básicas. O avanço tecnológico tem transformado a forma como serviços tradicionais são ofertados sob demanda, que está cada vez mais popular no Brasil. O Conselho Federal de Medicina (CRM), sabendo do impacto do avanço tecnológico no exercício da medicina, publicou a resolução nº 2.178/2017, que busca regulamentar o funcionamento de aplicativos que oferecem consulta médica em domicílio. De acordo com a resolução, todos os aplicativos que oferecem esse serviço são obrigados a disponibilizar uma listagem de médicos disponíveis para o paciente escolher o melhor médico para cuidar do seu caso, mas os aplicativos não oferecem auxílio ao paciente na decisão e e carece de uma solução computacional. Neste trabalho foi realizado o planejamento e desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando a metodologia da análise de decisão de múltiplos critérios. Foi utilizado como estudo de caso o aplicativo Clinio, um produto de saúde sob demanda desenvolvido pela Epitrack. A solução aplicada para recomendar os melhores médicos tem objetivo de auxiliar os usuários do aplicativo na escolha do profissional que mais se enquadra nas suas necessidades e preferências. Para isso, foram utilizados algoritmos de recomendação para selecionar médicos com base nos sintomas e na geolocalização e o Processo Analítico Hierárquico (AHP), tendo como critérios de classificação: valor da consulta, distância entre o médico e paciente e idade do médico. O sistema foi implementado e testado usando uma base de dados de 143 médicos de Pernambuco que atuam em 10 casos clínicos. Através dos testes realizados foi observado na recomendação obtida pelos usuários que o sistema auxilia no processo de escolha do melhor profissional para um caso através das definições das preferências.