[pt] A dissertação tem como objeto a análise do consentimento informado do paciente no âmbito da telemedicina, especialmente na relação médico-paciente realizada em estabelecimento hospitalares. Nesse sentido, são destacadas as modalidades da telemedicina com o escopo de identificar e atribuir a responsabilidade civil pela violação do consentimento informado do paciente em cada categoria, com base nas normas deontológicas e na legislação pertinente. Com efeito, a dissertação buscará responder os seguintes questionamentos: (a) como respeitar o consentimento informado do paciente na seara da telemedicina? (b) como deve ser efetivado o termo de consentimento informado em cada modalidade da telemedicina? (c) como imputar a responsabilidade civil na relação médico-paciente oriunda da violação do consentimento informado no campo da telemedicina? (d) como provar o consentimento do paciente no âmbito da telemedicina? Para tanto, analisa-se a evolução do consentimento informado do paciente, chegando-se a conclusão de que a autodeterminação é parte integrante da dignidade humana e deve ser respeitada na relação médico-paciente, sob pena de ser imputada a respectiva responsabilidade civil. Nessa toada, discorre-se sobre o desenvolvimento do atendimento médico realizado à distância, bem como são analisadas decisões judiciais a respeito do tema a fim de demonstrar as dificuldades concernentes à consumação do consentimento informado do paciente no âmbito da telemedicina. Por conseguinte, são apresentadas proposições para inclusão no termo de consentimento livre e esclarecido com o escopo de facilitar a compreensão do paciente no atendimento telepresencial e possibilitar a concretização do consentimento informado. Enfim, considerando a dificuldade na produção probatória relacionada ao consentimento informado do paciente, é apresentada uma recomendação que visa contribuir com o aperfeiçoamento da relação médico-paciente no campo da telemedicina. / [en] The dissertation has as its object the analysis of the patient s informed consent in the context of Telemedicine, especially in the doctor-patient relationship carried out in hospitals. In this sense, it is intended to discuss the modalities of telemedicine, identifying and attributing civil liability for the violation of the patient s informed consent in each category, based on deontological norms and on the institutes of the Consumer Defense Code. Consequently, the dissertation will seek to answer the following questions: (a) how to respect the informed consent of the patient in the field of telemedicine? (b) how should the informed consent form be implemented in each modality of telemedicine? (c) how to impute civil liability in the doctor-patient relationship arising from the violation of consent in the field of telemedicine? (d) how to prove the patient s consent in the context of telemedicine? To this end, the evolution of the patient s informed consent is analyzed, reaching the conclusion that self-determination is an integral part of human dignity and must be respected in the doctor-patient relationship, under penalty of being imputed the respective civil liability. In this sense, the development of remote medical care is discussed, as well as judicial decisions on the subject are analyzed in order to demonstrate the difficulties concerning the consummation of the patient s informed consent in the context of telemedicine. Indeed, propositions are presented for inclusion in the free and informed consent form with the aim of facilitating the patient s understanding in telepresence care and enabling the implementation of informed consent. At the end, considering the difficulty in producing evidence related to the patient s informed consent, a recommendation is presented that aims to contribute to the improvement of the doctor-patient relationship in the field of telemedicine.

[pt] Nesta tese, abordamos o escalonamento de profissionais de saúde para propor um uso mais eficiente da capacidade existente e fornecer acesso oportuno em diferentes serviços de saúde. Apresentamos um conjunto de problemas relacionados à programação de equipes de saúde. O primeiro problema procura reduzir o tempo de porta-médico em uma unidade de pronto atendimento; o segundo problema visa reduzir o tempo de espera total de tratamento também em uma unidade de pronto atendimento; o terceiro problema visa fornecer acesso oportuno à consulta clínica e à cirurgia em uma unidade cirúrgica especializada. Foram propostos e resolvidos modelos de programação estocástica de dois estágios que procuram representar com precisão as características particulares inerentes a cada problema. Um aspecto importante em problemas de saúde é o grande número de incertezas envolvidas nos processos. A incorporação da incerteza aumenta a complexidade do problema e, portanto, torna-se impossível computacionalmente considerar todos os cenários possíveis. Essa dificuldade é contornada usando a Aproximação por Média Amostral (SAA) para representar a incerteza na demanda. Modelo de simulação de eventos discretos (DES) é usado para representar os problemas. Por fim, as soluções foram aplicadas a estudos de caso reais, mostrando que os modelos propostos são adaptáveis a diferentes prestadores de serviços de saúde. Ao longo da tese, resolvemos com eficiência os modelos utilizando casos reais de hospitais no Brasil e nos EUA. / [en] In this thesis, we approach the problem of healthcare staff scheduling to propose a more efficient use of existing capacity to provide timely access in different health services. We present a set of problems related to healthcare staff scheduling. The first problem seeks to reduce the door-to-doctor time in an Emergency Department; the second problem aims to reduce the waiting time of the overall treatment also in an Emergency Department; the third problem aims to provide timely access to both clinic and surgery in a specialized surgical unit. We formulate and solve two-stage stochastic programming models that seek to accurately represent the particular features that are inherent of each problem. An important aspect in healthcare problems is a large number of uncertainties involved in the processes. The incorporation of the uncertainty increases the complexity of the problem, and it, therefore, becomes computationally infeasible to consider all of the possible scenarios. We circumvent this difficulty by relying on Sample Average Approximation (SAA) to address the demand uncertainty. We also use a discrete-event simulation (DES) model to represent the problems. Finally, we apply the framework to real case studies showing that the proposed models are adaptable to different healthcare providers. Throughout the thesis, we efficiently solve the models using real cases of Brazil and USA hospitals.