Serviço de emergência médica angolano : optimização utilizando sistemas multi-agente

Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015A temática da saúde é uma das que apresenta mais desafios em Angola. Os desafios são não só intrínsecos à própria área, mas resultam também de condicionantes externas. Uma das áreas mais problemáticas, dada a sua natureza complexa e multidisciplinar, é a dos serviços de emergências hospitalares. Visando um aumento de eficiência desses serviços, podem estudar e ensaiar-se várias políticas públicas, mas que, frequentemente, apenas podem ser avaliadas quando já se encontram implementadas. A simulação à priori dessas políticas apresenta vários benefícios: o design pode ser ajustado aos objectivos dos decisores políticos de forma mais exacta; as políticas podem reflectir melhor as motivações dos indivíduos envolvidos em diversos papéis (utilizadores, médicos, enfermeiros, funcionários públicos, auditores, decisores políticos); as ligações micro-macro e as mediações são representadas explicitamente; a simulação permite a melhoria sucessiva das políticas, de tal forma que as mesmas aquando da sua implementação estejam aperfeiçoadas; os decisores e intervenientes podem conhecer melhor o território de decisão tendo em vista uma economia de custos, um aumento da eficiência dos serviços, uma maior satisfação dos utentes e uma acção mais adequada em situações de contingência. Defendemos a simulação baseada em multi-agente como forma de orientar a especificação de políticas. Os sistemas multi-agente (SMA) permitem a representação de agentes racionais heterogéneos e fornecem uma abordagem para criar modelos dinâmicos complexos de fenómenos sociais. Ao longo dos últimos anos assistiu-se a um crescente interesse pela utilização dos SMA na área da prestação de cuidados de saúde. O potencial de flexibilidade, adaptabilidade e robustez dos SMA é amplamente considerado como uma mais-valia para a área da saúde em tópicos como o apoio à decisão médica, diagnóstico e monitorização de pacientes, prestação de cuidados remotos, gestão e coordenação de recursos ou aprendizagem e treino médicos. Nesta dissertação descreve-se como podemos atacar o problema de optimização das políticas de serviços de emergência médica, quando há uma diferença clara entre a concepção dessas políticas e o uso que as pessoas lhes dão. Apresenta-se o cenário e um modelo para a simulação, identificando os actores envolvidos, as medidas necessárias para avaliar os resultados multidimensionais da simulação e como se podem afinar as políticas e simulá-las antes da sua implementação no mundo real. Motivado pelo cenário mais eficiente resultante da simulação e por forma a validá-lo, implementou-se o protótipo SIEMA (Sistema Integrado de Emergências Médicas Angolanas) com a finalidade de apoiar a gestão de emergências médicas em Angola.Healthcare presents major challenges in Angola. These challenges are not only intrinsic to the area itself, but are also a consequence of external constraints. Medical emergency services, on account of their complex and multidisciplinary nature, are one of the most problematic areas. Aiming at an increase of efficiency of these services, various public policies can be studied and tested, but their results often can only be assessed when policies are already implemented. The simulation of these policies has several benefits: the design can be adjusted to the objectives of policy makers more accurately; policies can better reflect the motivations of the individuals involved in various roles (patients, doctors, nurses, hospital staff, auditors, policy makers); micro-macro links and mediations are represented explicitly. Simulation allows successive improvement of policies before their implementation; decision-makers and stakeholders can better understand the decision territory, namely concerning cost savings, increased service efficiency, greater user satisfaction and a more adequate action in contingency situations. We defend multi-agent based simulation as a way to guide the policy specification. Multi-agent systems (MAS) allow the representation of heterogeneous agents and provide a rational approach to create complex social phenomena dynamic models. The past few years have witnessed a growing interest in the use of MAS in health. The potential for flexibility, adaptability and robustness of MAS is widely regarded as an asset for healthcare on topics such as medical decision support, diagnosis and monitoring of patients, remote care, management and coordination of resources or learning and medical training. This thesis describes how we tackle the optimization of medical emergency services policies when there is a clear distance between the conception of policies and the use that people give them. We present the scenario and a model for the simulation, identify involved actors and fine-tuned and simulate policies before implementation in the real world. Motivated by the most efficient scenario resulting from the simulation and in order to validate it, we implemented a prototype (SIEMA) to support the management of medical emergencies in Angola