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http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2806
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Venturini, Glória de Fátima Pereira | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4995505900070599 | por |
dc.contributor.advisor1 | Pinto, Luiz Fernando Rodrigues | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5175169037805717 | por |
dc.contributor.referee1 | Pinto, Luiz Fernando Rodrigues | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5175169037805717 | por |
dc.contributor.referee2 | Vieira Junior, Milton | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0921218077863198 | por |
dc.contributor.referee3 | Oliveira Neto, Geraldo Cardoso de | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/6721738988129342 | por |
dc.date.accessioned | 2021-12-02T20:44:28Z | - |
dc.date.issued | 2021-08-18 | - |
dc.identifier.citation | Venturini, Glória de Fátima Pereira. Inteligência artificial em gestão de operações de saúde: avanços para identificação precoce de sinais de deterioração clínica de pacientes. 2021. 84 f. Dissertação( Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Nove de Julho, São Paulo. | por |
dc.identifier.uri | http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2806 | - |
dc.description.resumo | Controle de processo é condição base no gerenciamento de operações empresariais. Setores produtivos têm incorporado tecnologias de Indústria 4.0 para aumentar confiabilidade de seus processos, por meio da automatização de coleta de dados e tomada de decisão. O setor de saúde tem como referência práticas de indústrias no gerenciamento de seus processos. No entanto, sistemas médicos ainda estão no modo analógico. Mudanças digitais recentes, como o uso de Inteligência Artificial (IA) em monitoramento de condições clínicas de pacientes, têm aumentado a confiabilidade de processos hospitalares. Apesar de IA estar presente na gestão de hospitais, esta pesquisa identificou ausência de estudo que tenha mostrado resultados clínicos e impactos assistenciais do uso de IA em monitoramento de sinais vitais para redução de riscos de deterioração clínica de pacientes. O objetivo deste estudo foi analisar um sistema de IA utilizado no monitoramento de sinais vitais de pacientes para a redução de riscos de deterioração clínica. O método utilizado foi um estudo de caso realizado em uma instituição hospitalar baseado e fundamentado em revisão sistemática da literatura sobre o tema. Esta pesquisa contribuiu com a comunidade científica por meio da apresentação de evidências estruturadas após a realização de um estudo de caso, bem como avaliação de resultados obtidos frente a implantação de uma nova tecnologia em ambiente hospitalar, permitindo maior conhecimento sobre a área de saúde e a adoção de tecnologias em seus processos. Contribuiu também com a gestão de operações hospitalar visando garantir resultados favoráveis, competitividade no mercado, melhoria contínua de processos e mitigação de danos associados a assistência. Frente a possibilidade de conferir processos assistenciais mais seguros, há contribuições também a sociedade. | por |
dc.description.abstract | Process control is a basic condition in business operations management. Productive sectors have incorporated Industry 4.0 technologies to increase the reliability of their processes, through the automation of data collection and decision making. The healthcare sector has industry practices as a reference in managing their processes. However, medical systems are still in analog mode. Recent digital changes, such as the use of Artificial Intelligence (AI) in monitoring patients' clinical conditions, have increased the reliability of hospital processes. Although AI is present in hospital management, this research identified the absence of a study that has shown clinical results and care impacts of the use of AI in monitoring vital signs to reduce the risk of clinical deterioration of patients. The purpose of this study was to analyze an AI system applied to monitor vital signs of patients to reduce the risk of clinical deterioration. The method used was a case study carried out in a hospital institution based on a systematic review of the literature on the subject. This research contributed to the scientific community through the presentation of structured evidence after conducting a case study, as well as evaluating the results obtained from the implementation of a new technology in a hospital environment, allowing greater knowledge about healthcare area and adoption of technologies in their processes. It also contributed to the management of hospital operations to ensure favorable results, competitiveness, continuous improvement of processes and mitigation of harm associated with health care. With the possibility of providing safer care processes, there are also contributions to society. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2021-12-02T20:44:28Z No. of bitstreams: 1 Glória de Fátima Pereira Venturini.pdf: 1399648 bytes, checksum: 8806c5ba7156f16d7a7ebdac9c3a6b96 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-12-02T20:44:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Glória de Fátima Pereira Venturini.pdf: 1399648 bytes, checksum: 8806c5ba7156f16d7a7ebdac9c3a6b96 (MD5) Previous issue date: 2021-08-18 | eng |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Nove de Julho | por |
dc.publisher.department | Engenharia | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UNINOVE | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | inteligência artificial | por |
dc.subject | monitoramento de pacientes | por |
dc.subject | sinais vitais | por |
dc.subject | deterioração clínica | por |
dc.subject | gestão de operações | por |
dc.subject | artificial intelligence | eng |
dc.subject | patient monitoring | eng |
dc.subject | vital signs | eng |
dc.subject | clinical deterioration | eng |
dc.subject | operations management | eng |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | por |
dc.title | Inteligência artificial em gestão de operações de saúde: avanços para identificação precoce de sinais de deterioração clínica de pacientes | por |
dc.type | Dissertação | por |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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