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Uma Abordagem Baseada em Agentes para
Planejamento e Monitoramento de
Serviços de Saúde
Nécio Veras Mariela Cortés Gustavo Campos
29 de Maio, 2014
Instituto Federal do Ceará e Universidade Estadual do Ceará
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Otimização orientada por metas
Agenda
1 Introdução
2 Trabalhos relacionados
3 Abordagem proposta
4 Especificação dos agentes
O Agente de Agendamento
O Agente de Indicadores
5 Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Resultados
6 Considerações finais
2 / 28
Otimização orientada por metas
Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
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Otimização orientada por metas
Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
3 / 28
Otimização orientada por metas
Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
3 / 28
Otimização orientada por metas
Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas;
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Otimização orientada por metas
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da AB
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
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Otimização orientada por metas
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28
Otimização orientada por metas
Introdução
Objetivos
1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para:
Atuar no planejamento orientado por metas;
Monitorar a prestação de serviços planejados;
6 / 28
Otimização orientada por metas
Introdução
Objetivos
1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para:
Atuar no planejamento orientado por metas;
Monitorar a prestação de serviços planejados;
2 Definir dois agentes (planejamento e monitoramento);
6 / 28
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Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Um sistema multiagente
Incorpora dois problemas:
Planejamento orientado por metas; e
Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores.
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Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Um sistema multiagente
Incorpora dois problemas:
Planejamento orientado por metas; e
Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores.
Figure: Arquitetura do sistema inteligente
8 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Formalização da agenda dinâmica
Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S; e
uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz:
GP
s = (Slc )l×c =





S11 S12 . . . S1c
S21 S22 . . . S2c
...
...
...
...
Sl1 Sl2 . . . Slc





, tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1)
9 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Formalização da agenda dinâmica
Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S; e
uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz:
GP
s = (Slc )l×c =





S11 S12 . . . S1c
S21 S22 . . . S2c
...
...
...
...
Sl1 Sl2 . . . Slc





, tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1)
A agenda mensal Gm de um profissional P pode ser o conjunto:
GP
m = {GP
s1
, GP
s2
, GP
s3
, GP
s4
, GP
s5
} (2)
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Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
10 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
2 Outros não sofrem nenhuma influência;
10 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
2 Outros não sofrem nenhuma influência;
3 Existem indicadores que influenciam a valoração das quantidades dos
serviços a serem alocados na agenda;
10 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Table: Mapeamento entre serviços ofertados e indicadores do PMAQ/2012
Serviço Ofertado Indicador(es)
Atendimento de Pré-natal 1.2
Prevenção do câncer ginecológico 1.6
Visitas domiciliares Pessoas acompanhadas no domicílio
Consulta de puericultura 2.1
Consulta médica 2.1, 2.5,2.6, 5.1
Consulta de Hipertensos e Diabéticos 3.3, 3.4
Ação coletiva de escovação dental supervisionada 4.1
Consulta Odontológica 4.2
Consulta Odontológica à Gestante 4.3
Consulta de enfermagem 5.10
Vigilância (tuberculose e hanseníase) 6.1, 6.2
11 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
12 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço por
profissional;
12 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço por
profissional;
A ideia é maximizar o cumprimento dos serviços em relação às suas
demandas;
12 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Cálculos para determinar a qualidade
Dado que o volume de trabalho (em horas) seja:
V Sx
P = count(GP
m, Sx ) (3)
onde:
count : GP
m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GP
m (4)
13 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Cálculos para determinar a qualidade
Dado que o volume de trabalho (em horas) seja:
V Sx
P = count(GP
m, Sx ) (3)
onde:
count : GP
m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GP
m (4)
Então a qualidade de GP
m pode ser calculada da seguinte forma:
QGP
m
=
Servs
i=1
V Si
P
DSi
P
− P1 − P2 − P3 : (5)
13 / 28
Otimização orientada por metas
Abordagem proposta
Penalidades no cálculo da qualidade
P1 =


DServs+
j=1
V
Sj
P
D
Sj
P

 × 2,
P2 =


DServs−
l=1
DSl
P
V Sl
P

 × 6 e
P3 =


DServsn
q=1
D
Sq
P
100

 × 10.
Serve para balancear o cumprimento das demandas
14 / 28
Otimização orientada por metas
Especificação dos agentes
O Agente de Agendamento
1 Um agente BDI que objetiva planejar atendimentos em saúde orientado por
metas;
Figure: Estruturas internas do Agente de Agendamento
15 / 28
Otimização orientada por metas
Especificação dos agentes
O Agente de Agendamento
Algoritmo 1 Otimização por HillClimbing e Simulated Annealing
1: Inicializa Equipe E com N Profissionais
2: Atribui demandas D para Equipe E
3: for each Profissional P ∈ E.profissionais do
4: criaAgenda(A)
5: alocaServicosAleatoriamente(A)
6: adicionaAgendaNaEquipe(A,E)
7: end for
8: Equipe HC ← geraOtimizacaoPorHillClibing(E)
9: Equipe AS ← geraOtimizacaoPorSimulatedAnnealing(E)
10: retorne filtraMelhorAgenda (HC, AS)
16 / 28
Otimização orientada por metas
Especificação dos agentes
O Agente de Indicadores
1 É um agente de monitoramento responsável por calcular os indicadores
PMAQ;
Figure: Estruturas internas do Agente de Indicadores
17 / 28
Otimização orientada por metas
Especificação dos agentes
O Agente de Indicadores
Algoritmo 2 Descrição informal
1: agendasDaEquipe(null).
2: !encontraEMonitoraArtefatos.
3: +percebeNovasAgendas(Agendas).
4: for each Agenda A ∈ Agendas do
5: !calculaIndicadores(A).
6: end for
7: !registraIndicadores.
8: !apresentaIndicadores.
18 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
19 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
Foi criado o Agente de Simulação para:
Criar os artefatos de ambiente (loads);
Gerenciar a simulação;
19 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
Foi criado o Agente de Simulação para:
Criar os artefatos de ambiente (loads);
Gerenciar a simulação;
Os testes foram realizados com três instâncias:
Table: Sumário das instâncias de testes
Instância No de Enfermeiros No de Médicos No de odontólogos
(1) 1 1 1
(2) 2 1 2
(3) 2 2 3
19 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Table: Valoração das variáveis PMAQ da Equipe para o modelo de instância
Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta Valor
PMAQ numeroGestantesCadastradasEquipe 40
populacaoFemininaCadastradaCom15AnosOuMais 321
numeroMenoresDeDoisAnos 15
numeroDeMenoresDeUmAnoAcompanhadas 09
numeroDePessoasAcompanhadasNoDomicilio 32
numeroDeMenoresDeCincoAnosCadastradas 28
numeroDiabeticosCadastrados 34
numeroHipertensosCadastrados 40
populacaoCadastrada 3200
numeroPessoasComTuberculoseCadastradas 10
numeroPessoasComHanseniaseCadastradas 22
20 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Table: Valoração das metas da Equipe para o modelo de instância
Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta Valor
Meta Média atendimentos durante o pré-natal 12
Cobertura para prevenção do câncer ginecológico 30
Cobertura para demanda de visitas domiciliares 70
Média de consultas de puericultura 3
Cobertura para demanda de consultas médica 18
Média de consultas de Hipertensos e Diabéticos 2
Cobertura para demanda de ação coletiva de escovação dental 18
Cobertura para demanda de consultas odontológicas 25
Cobertura para demanda de consultas odontológicas às gestantes 100
Cobertura para demanda de consultas de enfermagem 6
Média de consultas para vigilância (tuberculose e hanseníase) 2
21 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 1
22 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 2
23 / 28
Otimização orientada por metas
Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 3
24 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das
demandas);
25 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das
demandas);
3 Limitações:
Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos);
Instâncias a partir de dados reais e abertos;
25 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das
demandas);
3 Limitações:
Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos);
Instâncias a partir de dados reais e abertos;
4 Trabalhos futuros:
Simulação de atendimentos com base nas agendas planejadas;
Criar modelo evolucionário de ambiente para simular situações do cotidiano;
Especificar os outros agentes não detalhados neste trabalho;
25 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Agradecimentos
26 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Perguntas?
27 / 28
Otimização orientada por metas
Considerações finais
Referências
Brasil, M. d. S. (2002). Portaria n. 1101, de 12 de junho de 2002:
Estabelece parâmetros assistenciais do sus. Diá rio Oficial da União,
Brasília, 139(112).
Silva, R. C., Forster, A. C., Alves, D., Ferreira, J. B., and Sant’Anna, S. C.
(2012). Ferramenta computacional para programa de melhoria da atenção
básica (pmaq-ab). In Atas do XIII Congresso Brasileiro de Informática em
Saúde.
Braun, L., Wiesman, F., Herik, v. d. J., and Hasman, A. (2005). Agent
support in medical information retrieval. In Working notes of the IJCAI-05.
Workshop on agents applied in health care, pages 16–25.
Vermeulen, I. B., Bohte, S. M., Elkhuizen, S. G., Lameris, H., Bakker, P. J.,
and Poutré , H. L. (2009). Adaptive resource allocation for efficient patient
scheduling. Artificial intelligence in medicine, 46(1):67–80.
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Uma Abordagem Baseada em Agentes para Planejamento e Monitoramento de Serviços de Saúde

  • 1. Uma Abordagem Baseada em Agentes para Planejamento e Monitoramento de Serviços de Saúde Nécio Veras Mariela Cortés Gustavo Campos 29 de Maio, 2014 Instituto Federal do Ceará e Universidade Estadual do Ceará 1 / 28 Otimização orientada por metas
  • 2. Agenda 1 Introdução 2 Trabalhos relacionados 3 Abordagem proposta 4 Especificação dos agentes O Agente de Agendamento O Agente de Indicadores 5 Execução e simulação da abordagem Metodologia Resultados 6 Considerações finais 2 / 28 Otimização orientada por metas
  • 3. Introdução Problema O Programa [Brasil (2012)]: 3 / 28 Otimização orientada por metas
  • 4. Introdução Problema O Programa [Brasil (2012)]: Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade; 3 / 28 Otimização orientada por metas
  • 5. Introdução Problema O Programa [Brasil (2012)]: Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade; Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo; 3 / 28 Otimização orientada por metas
  • 6. Introdução Problema O Programa [Brasil (2012)]: Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade; Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo; Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas; 3 / 28 Otimização orientada por metas
  • 8. Introdução Justificativa Complexidade para um planejamento manual Condições inadequadas de trabalho
  • 9. Introdução Justificativa Complexidade para um planejamento manual Condições inadequadas de trabalho Financiamento insuficiente da AB
  • 10. Introdução Justificativa Complexidade para um planejamento manual Condições inadequadas de trabalho Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
  • 11. Introdução Justificativa Complexidade para um planejamento manual Condições inadequadas de trabalho Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes Qualificação dos processos de trabalho
  • 12. Introdução Justificativa Complexidade para um planejamento manual Condições inadequadas de trabalho Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes Qualificação dos processos de trabalho Desafios 4 / 28 Otimização orientada por metas
  • 14. Introdução Relevância Auxiliar na melhoria da saúde pública Planejamento
  • 15. Introdução Relevância Auxiliar na melhoria da saúde pública Planejamento Implantação
  • 16. Introdução Relevância Auxiliar na melhoria da saúde pública Planejamento Implantação Manutenção
  • 17. Introdução Relevância Auxiliar na melhoria da saúde pública Planejamento Implantação Manutenção Avaliação
  • 18. Introdução Relevância Auxiliar na melhoria da saúde pública Planejamento Implantação Manutenção Avaliação Acompanhamento 5 / 28 Otimização orientada por metas
  • 19. Introdução Objetivos 1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para: Atuar no planejamento orientado por metas; Monitorar a prestação de serviços planejados; 6 / 28 Otimização orientada por metas
  • 20. Introdução Objetivos 1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para: Atuar no planejamento orientado por metas; Monitorar a prestação de serviços planejados; 2 Definir dois agentes (planejamento e monitoramento); 6 / 28 Otimização orientada por metas
  • 21. Trabalhos relacionados Trabalhos relacionados Silva et al. (2012) Cálculo de indicadores 7 / 28 Otimização orientada por metas
  • 22. Trabalhos relacionados Trabalhos relacionados Silva et al. (2012) Cálculo de indicadores Braun et al. (2005) Abordagem multiagente em ambientes dinâmicos de planejamentos em saúde 7 / 28 Otimização orientada por metas
  • 23. Trabalhos relacionados Trabalhos relacionados Silva et al. (2012) Cálculo de indicadores Braun et al. (2005) Abordagem multiagente em ambientes dinâmicos de planejamentos em saúde Vermeulen et al. (2009) Uma abordagem adaptativa para otimização automática de agendamento de recursos 7 / 28 Otimização orientada por metas
  • 24. Abordagem proposta Um sistema multiagente Incorpora dois problemas: Planejamento orientado por metas; e Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores. 8 / 28 Otimização orientada por metas
  • 25. Abordagem proposta Um sistema multiagente Incorpora dois problemas: Planejamento orientado por metas; e Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores. Figure: Arquitetura do sistema inteligente 8 / 28 Otimização orientada por metas
  • 26. Abordagem proposta Formalização da agenda dinâmica Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S; e uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz: GP s = (Slc )l×c =      S11 S12 . . . S1c S21 S22 . . . S2c ... ... ... ... Sl1 Sl2 . . . Slc      , tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1) 9 / 28 Otimização orientada por metas
  • 27. Abordagem proposta Formalização da agenda dinâmica Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S; e uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz: GP s = (Slc )l×c =      S11 S12 . . . S1c S21 S22 . . . S2c ... ... ... ... Sl1 Sl2 . . . Slc      , tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1) A agenda mensal Gm de um profissional P pode ser o conjunto: GP m = {GP s1 , GP s2 , GP s3 , GP s4 , GP s5 } (2) 9 / 28 Otimização orientada por metas
  • 28. Abordagem proposta Relação entre os serviços e os indicadores Considerando o planejamento da agenda, temos que: 1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços; 10 / 28 Otimização orientada por metas
  • 29. Abordagem proposta Relação entre os serviços e os indicadores Considerando o planejamento da agenda, temos que: 1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços; 2 Outros não sofrem nenhuma influência; 10 / 28 Otimização orientada por metas
  • 30. Abordagem proposta Relação entre os serviços e os indicadores Considerando o planejamento da agenda, temos que: 1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços; 2 Outros não sofrem nenhuma influência; 3 Existem indicadores que influenciam a valoração das quantidades dos serviços a serem alocados na agenda; 10 / 28 Otimização orientada por metas
  • 31. Abordagem proposta Relação entre os serviços e os indicadores Table: Mapeamento entre serviços ofertados e indicadores do PMAQ/2012 Serviço Ofertado Indicador(es) Atendimento de Pré-natal 1.2 Prevenção do câncer ginecológico 1.6 Visitas domiciliares Pessoas acompanhadas no domicílio Consulta de puericultura 2.1 Consulta médica 2.1, 2.5,2.6, 5.1 Consulta de Hipertensos e Diabéticos 3.3, 3.4 Ação coletiva de escovação dental supervisionada 4.1 Consulta Odontológica 4.2 Consulta Odontológica à Gestante 4.3 Consulta de enfermagem 5.10 Vigilância (tuberculose e hanseníase) 6.1, 6.2 11 / 28 Otimização orientada por metas
  • 32. Abordagem proposta Planejamento da oferta dos serviços No modelo proposto consideramos: Que existem metas individualizadas conforme o serviço; 12 / 28 Otimização orientada por metas
  • 33. Abordagem proposta Planejamento da oferta dos serviços No modelo proposto consideramos: Que existem metas individualizadas conforme o serviço; Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço por profissional; 12 / 28 Otimização orientada por metas
  • 34. Abordagem proposta Planejamento da oferta dos serviços No modelo proposto consideramos: Que existem metas individualizadas conforme o serviço; Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço por profissional; A ideia é maximizar o cumprimento dos serviços em relação às suas demandas; 12 / 28 Otimização orientada por metas
  • 35. Abordagem proposta Cálculos para determinar a qualidade Dado que o volume de trabalho (em horas) seja: V Sx P = count(GP m, Sx ) (3) onde: count : GP m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GP m (4) 13 / 28 Otimização orientada por metas
  • 36. Abordagem proposta Cálculos para determinar a qualidade Dado que o volume de trabalho (em horas) seja: V Sx P = count(GP m, Sx ) (3) onde: count : GP m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GP m (4) Então a qualidade de GP m pode ser calculada da seguinte forma: QGP m = Servs i=1 V Si P DSi P − P1 − P2 − P3 : (5) 13 / 28 Otimização orientada por metas
  • 37. Abordagem proposta Penalidades no cálculo da qualidade P1 =   DServs+ j=1 V Sj P D Sj P   × 2, P2 =   DServs− l=1 DSl P V Sl P   × 6 e P3 =   DServsn q=1 D Sq P 100   × 10. Serve para balancear o cumprimento das demandas 14 / 28 Otimização orientada por metas
  • 38. Especificação dos agentes O Agente de Agendamento 1 Um agente BDI que objetiva planejar atendimentos em saúde orientado por metas; Figure: Estruturas internas do Agente de Agendamento 15 / 28 Otimização orientada por metas
  • 39. Especificação dos agentes O Agente de Agendamento Algoritmo 1 Otimização por HillClimbing e Simulated Annealing 1: Inicializa Equipe E com N Profissionais 2: Atribui demandas D para Equipe E 3: for each Profissional P ∈ E.profissionais do 4: criaAgenda(A) 5: alocaServicosAleatoriamente(A) 6: adicionaAgendaNaEquipe(A,E) 7: end for 8: Equipe HC ← geraOtimizacaoPorHillClibing(E) 9: Equipe AS ← geraOtimizacaoPorSimulatedAnnealing(E) 10: retorne filtraMelhorAgenda (HC, AS) 16 / 28 Otimização orientada por metas
  • 40. Especificação dos agentes O Agente de Indicadores 1 É um agente de monitoramento responsável por calcular os indicadores PMAQ; Figure: Estruturas internas do Agente de Indicadores 17 / 28 Otimização orientada por metas
  • 41. Especificação dos agentes O Agente de Indicadores Algoritmo 2 Descrição informal 1: agendasDaEquipe(null). 2: !encontraEMonitoraArtefatos. 3: +percebeNovasAgendas(Agendas). 4: for each Agenda A ∈ Agendas do 5: !calculaIndicadores(A). 6: end for 7: !registraIndicadores. 8: !apresentaIndicadores. 18 / 28 Otimização orientada por metas
  • 42. Execução e simulação da abordagem Metodologia Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas; 19 / 28 Otimização orientada por metas
  • 43. Execução e simulação da abordagem Metodologia Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas; Foi criado o Agente de Simulação para: Criar os artefatos de ambiente (loads); Gerenciar a simulação; 19 / 28 Otimização orientada por metas
  • 44. Execução e simulação da abordagem Metodologia Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas; Foi criado o Agente de Simulação para: Criar os artefatos de ambiente (loads); Gerenciar a simulação; Os testes foram realizados com três instâncias: Table: Sumário das instâncias de testes Instância No de Enfermeiros No de Médicos No de odontólogos (1) 1 1 1 (2) 2 1 2 (3) 2 2 3 19 / 28 Otimização orientada por metas
  • 45. Execução e simulação da abordagem Metodologia Table: Valoração das variáveis PMAQ da Equipe para o modelo de instância Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta Valor PMAQ numeroGestantesCadastradasEquipe 40 populacaoFemininaCadastradaCom15AnosOuMais 321 numeroMenoresDeDoisAnos 15 numeroDeMenoresDeUmAnoAcompanhadas 09 numeroDePessoasAcompanhadasNoDomicilio 32 numeroDeMenoresDeCincoAnosCadastradas 28 numeroDiabeticosCadastrados 34 numeroHipertensosCadastrados 40 populacaoCadastrada 3200 numeroPessoasComTuberculoseCadastradas 10 numeroPessoasComHanseniaseCadastradas 22 20 / 28 Otimização orientada por metas
  • 46. Execução e simulação da abordagem Metodologia Table: Valoração das metas da Equipe para o modelo de instância Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta Valor Meta Média atendimentos durante o pré-natal 12 Cobertura para prevenção do câncer ginecológico 30 Cobertura para demanda de visitas domiciliares 70 Média de consultas de puericultura 3 Cobertura para demanda de consultas médica 18 Média de consultas de Hipertensos e Diabéticos 2 Cobertura para demanda de ação coletiva de escovação dental 18 Cobertura para demanda de consultas odontológicas 25 Cobertura para demanda de consultas odontológicas às gestantes 100 Cobertura para demanda de consultas de enfermagem 6 Média de consultas para vigilância (tuberculose e hanseníase) 2 21 / 28 Otimização orientada por metas
  • 47. Execução e simulação da abordagem Resultados Figure: Execução com a instância 1 22 / 28 Otimização orientada por metas
  • 48. Execução e simulação da abordagem Resultados Figure: Execução com a instância 2 23 / 28 Otimização orientada por metas
  • 49. Execução e simulação da abordagem Resultados Figure: Execução com a instância 3 24 / 28 Otimização orientada por metas
  • 50. Considerações finais Considerações finais 1 Modelo inteligente atuando na AB; 2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das demandas); 25 / 28 Otimização orientada por metas
  • 51. Considerações finais Considerações finais 1 Modelo inteligente atuando na AB; 2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das demandas); 3 Limitações: Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos); Instâncias a partir de dados reais e abertos; 25 / 28 Otimização orientada por metas
  • 52. Considerações finais Considerações finais 1 Modelo inteligente atuando na AB; 2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento das demandas); 3 Limitações: Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos); Instâncias a partir de dados reais e abertos; 4 Trabalhos futuros: Simulação de atendimentos com base nas agendas planejadas; Criar modelo evolucionário de ambiente para simular situações do cotidiano; Especificar os outros agentes não detalhados neste trabalho; 25 / 28 Otimização orientada por metas
  • 53. Considerações finais Agradecimentos 26 / 28 Otimização orientada por metas
  • 54. Considerações finais Perguntas? 27 / 28 Otimização orientada por metas
  • 55. Considerações finais Referências Brasil, M. d. S. (2002). Portaria n. 1101, de 12 de junho de 2002: Estabelece parâmetros assistenciais do sus. Diá rio Oficial da União, Brasília, 139(112). Silva, R. C., Forster, A. C., Alves, D., Ferreira, J. B., and Sant’Anna, S. C. (2012). Ferramenta computacional para programa de melhoria da atenção básica (pmaq-ab). In Atas do XIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde. Braun, L., Wiesman, F., Herik, v. d. J., and Hasman, A. (2005). Agent support in medical information retrieval. In Working notes of the IJCAI-05. Workshop on agents applied in health care, pages 16–25. Vermeulen, I. B., Bohte, S. M., Elkhuizen, S. G., Lameris, H., Bakker, P. J., and Poutré , H. L. (2009). Adaptive resource allocation for efficient patient scheduling. Artificial intelligence in medicine, 46(1):67–80. 28 / 28 Otimização orientada por metas