Anaís: Modelo para auxílio à tomada de decisão em casos clínicos - A. Santos, Adriano; R. de Araújo, Joseana M. F.; B. Moura, José Antão
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Diariamente, médicos especialistas analisam casos clínicos complexos e devem tomar decisões que podem afetar negativamente o bem-estar de seus pacientes, os custos de procedimentos, o preço de seguros de saúde e a reputação dos especialistas e sistemas médicos envolvidos, ou até mesmo, serem fatais. A busca pela melhoria dos procedimentos na área de saúde, principalmente no intuito de mitigar os riscos de eventos adversos, tem se apresentado como um dos grandes desafios da atualidade, e o desenvolvimento de métodos e sistemas computacionais que auxiliam os especialistas no processo de decisão…mehr

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Produktbeschreibung
Diariamente, médicos especialistas analisam casos clínicos complexos e devem tomar decisões que podem afetar negativamente o bem-estar de seus pacientes, os custos de procedimentos, o preço de seguros de saúde e a reputação dos especialistas e sistemas médicos envolvidos, ou até mesmo, serem fatais. A busca pela melhoria dos procedimentos na área de saúde, principalmente no intuito de mitigar os riscos de eventos adversos, tem se apresentado como um dos grandes desafios da atualidade, e o desenvolvimento de métodos e sistemas computacionais que auxiliam os especialistas no processo de decisão tem sido crescente no meio científico e empresarial. No tocante da presente obra, o objetivo principal foi propor um modelo para auxílio à tomada de decisão em casos clínicos considerando diagnóstico coletivo, com a finalidade de mitigar os riscos e as incertezas enfrentados por especialistas médicos denominado Anaís. Os resultados obtidos em experimentos foram estatisticamente significativos no que se refere à aplicabilidade do modelo Anaís para o processo de mitigação de erros de decisão e enquanto ferramenta educacional.
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Autorenporträt
Possui graduação em Licenciatura em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba UEPB, mestrado e doutorado em Ciência da Computaçãopela Universidade Federal de Campina Grande - UFCG. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, com ênfase em computação e saúde. É professor pesquisador e cientista de dados.