Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Fischer, Gabriel Souto |
| Orientador(a): |
Righi, Rodrigo da Rosa |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13419
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Resumo: |
Cidades inteligentes podem melhorar a qualidade de vida dos cidadãos otimizando a utilização de recursos. Em um ambiente conectado à IoT, a saúde das pessoas pode ser monitorada constantemente, o que pode ajudar a identificar problemas médicos antes que se tornem sérios. No entanto, ambientes de saúde superlotados podem levar a longos tempos de espera para que os pacientes recebam tratamento. A pandemia global de COVID-19 exacerbou esse problema. Em um ambiente cada vez mais conectado, como as cidades inteligentes, a saúde das pessoas pode ser monitorada a todo momento para que situações que necessitem de suporte médico possam ser identificadas previamente. Assim, as cidades inteligentes adaptariam a alocação hospitalar dos profissionais de saúde às demandas dos pacientes com base em dados previamente coletados. A literatura apresenta alternativas para abordar esse problema tais como o compartilhamento de recursos humanos entre hospitais, ajustes nos turnos de trabalho e de recursos humanos dinamicamente de forma a ajustar a capacidade de atendimento à demanda. No entanto, ainda há necessidade de uma solução que possa ajustar dinamicamente os recursos humanos em múltiplos ambientes de saúde, o que é a realidade das cidades. Nesse contexto, este trabalho apresenta o HealCity, um modelo para otimização do uso de recursos humanos focado em cidades inteligentes que pode monitorar o uso de ambientes de saúde pelos pacientes e adaptar a alocação de profissionais de saúde para atender às suas necessidades. O HealCity usa dados de sinais vitais e técnicas de previsão para antecipar quando a demanda por um determinado ambiente excederá sua capacidade e sugere ações para alocar profissionais de saúde de acordo. Além disso, o HealCity introduz o conceito de Elasticidade Multinível de Recursos Humanos em Cidades Inteligentes, uma extensão do conceito de elasticidade de recursos em Cloud computing para gerenciar o uso de recursos humanos em diferentes níveis de uma cidade inteligente. Um algoritmo também foi desenvolvido para gerenciar os futuros pacientes na cidade inteligente, identificando automaticamente o ambiente de saúde apropriado para um possível paciente futuro. O HealCity foi avaliado através da simulação de uma cidade inteligente composta por quatro ambientes hospitalares e obteve resultados promissores: comparado aos ambientes médicos com alocações fixas de recursos humanos, o modelo foi capaz de reduzir o tempo de espera para atendimento em até 87,62%, com um aumento no custo de apenas 9,68%. Neste contexto acredita-se que a maleabilidade na gerência de recursos humanos possa ser uma boa alternativa para mitigar problemas de saúde, que aparecem em menor ou maior escala em praticamente todos os países do globo. |
