Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorAlbuquerque Júnior, Gabriel Alves de-
dc.contributor.authorPereira, Gustavo Magalhães-
dc.date.accessioned2019-05-22T16:46:04Z-
dc.date.available2019-05-22T16:46:04Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationPEREIRA, Gustavo Magalhães. Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda. 2019. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/1079-
dc.descriptionOs 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.pt_BR
dc.description.abstractHealth on demand applications have the main purpose of finding a doctor and take him to your home to provide home care for those who have limited mobility and seek a more convenient medical service, who do not want to face waiting lines and who wish to avoid to go to a hospital to treat basic illnesses. The technological advance has transformed the way traditional services are offered on demand, which is increasingly popular in Brazil. The Federal Council of Medicine (CRM), knowing the impact of technological advances in the practice of medicine, published a resolution No. 2178/2017, which seeks to regulate the operation of applications that offer medical consultation at home. According to the resolution, all applications that offer this service are required to provide a list of physicians available to the patient to choose the best doctor to take care of their case, but the applications do not offer patient assistance in the decision and is in need of a computational solution. In this work was carried out the planning and development of a recommendation system using the methodology to support multi-criteria decision analysis. It was used as a case study the application Clinio, a product of health on demand developed by Epitrack. The solution applied to recommend the best physicians has the purpose of helping the users of the application in choosing the professional that best fits their needs and preferences. To do so, it was used recommendation algorithms to select doctors based on symptoms and geolocation and the Analytical Hierarchical Process (AHP), based on criteria to classify them such as the value of the consultation, the distance between the doctor and the patient, and the age of the physician. The system was implemented using a database of 143 doctors from Pernambuco who work in 10 clinical cases. Through the tests performed it was observed in the recommendation obtained by the users that the system assists in the process of choosing the best professional for a case through the preferences definitions.pt_BR
dc.format.extent50 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAplicativos móveispt_BR
dc.subjectSistemas de suporte de decisãopt_BR
dc.titleSuporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demandapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6456769669695121pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1399502815770584pt_BR
dc.contributor.advisor-coFalcão, Taciana Pontual da Rocha-
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/5706959249737319pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informáticapt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
tcc_gustavomagalhãespereira.pdf4,25 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.