Banca de QUALIFICAÇÃO: GIZEUDA CARIRY LACET DE BARROS CRISPIM

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GIZEUDA CARIRY LACET DE BARROS CRISPIM
DATA: 29/08/2025
HORA: 00:00
LOCAL: Lavid, CI, UFPB
TÍTULO: Sistema Inteligente para Previsão de Tempo de Internação e Ocupação de Leitos no serviço Municipal de saúde de João Pessoa - PB
PALAVRAS-CHAVES: tempo de internação; pré-processamento; análise de sobrevivência; inteligência artificial
PÁGINAS: 55
RESUMO: A superlotação dos serviços de saúde impõe desafios significativos à gestão hospitalar, sendo o tempo de internação (Length of Stay – LOS) um dos principais indicadores de desempenho. Esta dissertação propõe uma análise comparativa de métodos de análise de sobrevivência para prever o tempo de internação hospitalar com base em dados reais do sistema público de saúde de João Pessoa – PB, com o intuito de identificar a técnica mais eficaz para apoiar a gestão de leitos. A previsão precisa do LOS pode otimizar recursos, melhorar o planejamento de altas e aumentar a eficiência operacional. Para tal, o estudo explora métodos estatísticos e de aprendizado de máquina, com destaque para o Modelo de Riscos Proporcionais de Cox (CoxPH), Random Survival Forest (RSF), DeepSurv e DeepHit. Aborda os conceitos de inteligência artificial aplicada à saúde, técnicas de pré-processamento de dados, e os fundamentos da análise de sobrevivência. A metodologia adotada compreende a utilização de dados reais da Secretaria Municipal de Saúde, abrangendo os anos de 2021 a 2024, e contempla um processo estruturado de coleta, limpeza, transformação e divisão de dados, seguido da aplicação dos quatro métodos comparados. A avaliação de desempenho foi realizada por meio do índice de concordância (C-index), sendo que o DeepHit obteve o melhor resultado preditivo (C-index = 0,98), destacando-se como o método mais promissor, especialmente por lidar com riscos competitivos e modelar distribuições temporais de eventos com alta precisão. Os resultados parciais reforçam a viabilidade da aplicação de técnicas de inteligência artificial para previsão de LOS e indicam que o uso do DeepHit pode gerar sistemas inteligentes de apoio à decisão clínica, capazes de contribuir significativamente para a gestão eficiente da ocupação de leitos hospitalares. O estudo também propõe um protótipo de sistema inteligente baseado no modelo mais eficiente, contemplando aspectos de explicabilidade, interface com o usuário e integração ao ambiente hospitalar. Por fim, a pesquisa avança na direção da implementação de soluções tecnológicas robustas e escaláveis para os serviços públicos de saúde, contribuindo para a redução de custos, a melhoria do atendimento ao paciente e a alocação racional de recursos hospitalares.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1149359 - GUIDO LEMOS DE SOUZA FILHO
Interno - 2636257 - NATASHA CORREIA QUEIROZ LINO
Externo à Instituição - DENIO MARIZ TIMOTEO DE SOUSA