Submitted by Kilvya Braga (kilvyabraga@hotmail.com) on 2018-05-16T13:56:30Z No. of bitstreams: 1 ADRIANO ARAÚJO SANTOS - TESE (PPGCC) 2016.pdf: 2344426 bytes, checksum: a867de6494509fd81bbcae390cd6bed4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-16T13:56:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ADRIANO ARAÚJO SANTOS - TESE (PPGCC) 2016.pdf: 2344426 bytes, checksum: a867de6494509fd81bbcae390cd6bed4 (MD5) Previous issue date: 2016 / 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 à presente pesquisa, 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. A fim de avaliar a aplicabilidade de Anaís, dois produtos de software foram desenvolvidos e um experimento envolvendo 75 especialistas de saúde em formação profissional, organizados em 15 grupos, para resolver 15 casos clínicos, foi realizado. Os resultados obtidos foram estatisticamente significativos no que se refere à aplicabilidade do Anaís para o processo de mitigação de erros de decisão e enquanto ferramenta educacional, de acordo com opiniões dos participantes, atingindo, assim, o objetivo proposto na pesquisa. / Day after day, medical specialists analyze complex clinical cases and make decisions that can negatively affect their patients' well-being, procedure costs, health insurance costs, and the reputation of medical experts and systems involved, or even fatal. The search for better procedures in the health area, mainly in order to mitigate the risks of adverse events, has been presented as one of today's great challenges, and the development of computational methods and systems that help decision makers have been growing in the scientific and business environment. With regard to the present research, the main goal was to build a model to aid decision-making in clinical cases considering collective diagnosis. In order to evaluate the applicability of Anaís, two software products were developed and an experiment involving 75 healthcare specialists in professional training, organized in 15 groups to resolve 15 clinical cases were designed. Anaís has obtained statistically significant results of its possible applicability to the process of mitigation of decision errors and as an educational tool, according to the participants' opinions, thus reaching the objective proposed in the research.