En toda la etapa de vida, las mujeres pasan por determinadas experiencias físicas para la conformación de su femineidad como la menstruación, el parto, lactancia, embarazo y menopausia. Los estudios sobre el tema explican que las mujeres enfrentan enfermedades complejas y otras menos severas, algunas enfermedades son: cáncer de ovarios, miomas, ovarios poliquísticos, infecciones, entre otros. Siendo las infecciones la principal causa que lleva a las mujeres al ginecólogo, según el Inem, además, se sabe que mensualmente casi 7 mil mujeres acuden a una consulta ginecológica, de ellos cerca del 70% acuden solo por infecciones (Álvarez et al., 2017). Por ello, se creó Ammy, una idea de negocio que busca solucionar los problemas relacionados con la salud reproductiva femenina y que funciona a través de una aplicación móvil. El servicio consiste en brindar un monitoreo menstrual con alertador de normalidad o anormalidad del ciclo menstrual, con opción para ingresar los síntomas, de esta manera alertar a la usuaria cuando sus molestias requieran acudir a un ginecólogo, luego de ello, sugerirle un listado de médicos para realizar sus citas médicas por la aplicación de Ammy. Si bien, en el mercado existen varias aplicaciones extranjeras, lo cierto es que ninguna de ellas permite realizar las consultas médicas virtuales. Además, existen miles de mujeres en Lima que están dispuestas a pagar por este servicio y por las suscripciones para el monitoreo de su ciclo menstrual. Sin duda este negocio es innovador y muy rentable demostrado en sus indicadores de rentabilidad del presente trabajo. / Throughout the life stage, women go through certain physical experiences to shape their femininity, such as menstruation, childbirth, lactation, pregnancy and menopause. Studies on the subject explain that women face complex diseases and others less severe, some diseases are: ovarian cancer, fibroids, polycystic ovaries, infections, among others. Being infections the main cause that leads women to the gynecologist, according to the Inem, in addition, it is known that almost 7 thousand women go to a gynecological consultation every month, of them about 70% go only for infections (Álvarez et al., 2017). For this reason, Ammy was created, a business idea that seeks to solve problems related to female reproductive health and that works through a mobile application. The service consists of providing menstrual monitoring with an alert of normality or abnormality of the menstrual cycle, with the option to enter the symptoms, thus alerting the user when her discomfort requires going to a gynecologist, after which, suggesting a list of doctors to make your medical appointments by the Ammy app. Although there are several foreign applications on the market, the truth is that none of them allow virtual medical consultations. In addition, there are thousands of women in Lima who are willing to pay for this service and for subscriptions to monitor their menstrual cycle. Without a doubt this business is innovative and very profitable, demonstrated in its profitability indicators of this work. / Trabajo de investigación

Na última década observou-se grande interesse pra o desenvolvimento de técnicas para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo devido à explosão na quantidade de imagens capturadas e à necessidade de armazenamento e recuperação dessas imagens. A área médica especificamente é um exemplo que gera um grande fluxo de informações, principalmente imagens digitais para a realização de diagnósticos. Porém um problema ainda permanecia sem solução que tratava-se de como atingir a similaridade baseada na percepção do usuário, uma vez que para que se consiga uma recuperação eficaz, deve-se caracterizar e quantificar o melhor possível tal similaridade. Nesse contexto, o presente trabalho de Doutorado visou trazer novas contribuições para a área de recuperação de imagens por contúdo. Dessa forma, almejou ampliar o alcance de consultas por similaridade que atendam às expectativas do usuário. Tal abordagem deve permitir ao sistema CBIR a manutenção da semântica da consulta desejada pelo usuário. Assim, foram desenvolvidos três métodos principais. O primeiro método visou a seleção de características por demanda baseada na intenção do usuário, possibilitando dessa forma agregação de semântica ao processo de seleção de características. Já o segundo método culminou no desenvolvimento de abordagens para coleta e agragação de perfis de usuário, bem como novas formulações para quantificar a similaridade perceptual dos usuários, permitindo definir dinamicamente a função de distância que melhor se adapta à percepção de um determinado usuário. O terceiro método teve por objetivo a modificação dinâmica de funções de distância em diferentes ciclos de realimentação. Para tanto foram definidas políticas para realizar tal modificação as quais foram baseadas na junção de informações a priori da base de imagens, bem como, na percepção do usuário no processo das consultas por similaridade. Os experimentos realizados mostraram que os métodos propostos contribuíram de maneira efetiva para caracterizar e quantificar a similaridade baseada na percepção do usuário, melhorando consideravelmente a busca por conteúdo segundo as expectativas dos usuários / In the last decade techniques for content-based image retrieval (CBIR) have been intensively explored due to the increase in the amount of capttured images and the need of fast retrieval of them. The medical field is a specific example that generates a large flow of information, especially digital images employed for diagnosing. One issue that still remains unsolved deals with how to reach the perceptual similarity. That is, to achieve an effectivs retrieval, one must characterize and quantify the perceptual similarity regarding the specialist in the field. Therefore, the present thesis was conceived tofill in this gap creating a consistent support to perform similarity queries over images, maintaining the semantics of a given query desired by tyhe user, bringing new contribuitions to the content-based retrieval area. To do so, three main methods were developed. The first methods applies a novel retrieval approach that integrates techniques of feature selection and relevance feedback to preform demand-driven feature selection guided by perceptual similarity, tuning the mining process on the fly, according to the user´s intention. The second method culminated in the development of approaches for harvesting and surveillance of user profiles, as well as new formulations to quantify the perceptual similarity of users , allowing to dynamically set the distance function that best fits the perception of a given user. The third method introduces a novel approach to enhance the retrieval process through user feedback and profiling, modifying the distance function in each feedback cycle choosing the best one for each cycle according to the user expectation. The experiments showed that the proposed metods effectively contributed to capture the perceptual similarity, improving in a great extent the image retrieval according to users´expectations

O uso da computação em uma variedade cada vez maior de aplicações fez com que os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD) passassem a ser utilizados para armazenar os mais diversos tipos de dados complexos, como imagens, sons e cadeias de DNA entre outros. Consultas baseadas em relações de ordem total ou igualdade não podem ser aplicadas ou tem aplicações limitadas quando executadas nestes conjuntos de dados. Logo, efetua-se consultas por similaridade baseadas no conteúdo de dados desses tipos. Se tais conjuntos de dados podem ser representados em um espaço métrico, é possível utilizar os Métodos de Acesso Métricos (MAM), como a Slim-Tree, a M-Tree e a DBM-Tree, para otimizar as consultas por similaridade. Porém, os MAM são muito difíceis de compreender e analisar devido à complexidade de suas estruturas. Esta dissertação apresenta um sistema de visualização que permite a inspeção visual da organização e do comportamento de MAM, provendo aos desenvolvedores e administradores de SGBD uma forma rápida e fácil para obter informações essenciais sobre estas estruturas que podem levar a melhorias no desempenho de consultas e outras operações. / The use of computers by an increasing variety of applications led the Database Management Systems (DBMS) to be used to store a wide range of complex data types, such as images, sounds, DNA chains, etc. Queries based on the total order relationship and/or equality can not be applied or have a limited range of applications when performed over these datasets. It is necessary to use similarity queries based on the contents of the data. If these datasets can be represented as metric spaces, it is possible to use the Metric Access Methods (MAM), such as the Slim-Tree, the M-Tree and the DBM-Tree, to optimize similarity queries. However, MAM are very hard to understand and analyze due to their complex structures. This work presents a visualization system that allows the visual inspection of the organization and the behavior of MAM. The usage of this system provides to MAM developers and database administrators, an easy and fast way to acquire information about key aspects of these structures, which can lead to improvements on the performance of queries and other operations.

Com a grande quantidade de informações existentes nas aplicações computacionais hoje em dia, cada vez mais tornam-se necessários mecanismos que facilitem e aumentem o desempenho da recuperação dessas informações. Nesse contexto vem surgindo os bancos de dados chamados de NOSQL, que são bancos de dados tipicamente não relacionais que, em prol da disponibilidade e do desempenho em ambientes com enormes quantidades de dados, abrem mão de requisitos antes vistos como fundamentais. Neste trabalho iremos lidar com esse cenário ao implementar o módulo de consultas distribuídas do JBoss Infinispan, um sistema de cache distribuído que funciona também como um banco de dados NOSQL em memória. Além de apresentar a implementação desse módulo, iremos falar do surgimento do movimento NOSQL, de como se caracterizam esses bancos e de onde o Infinispan se insere nesse movimento. / With the big amount of data available to computer applications nowadays, there is an increasing need for mechanisms that facilitate the retrieval of such data and improve data access performance. In this context we see the emergence of so-called NOSQL databases, which are databases that are typically non-relational and that give up fulfilling some requirements previously seen as fundamental in order to achieve better availability and performance in big data environments. In this work we deal with the scenario above and implement a module that supports distributed queries in JBoss Infinispan, a distributed cache system that works also as an in-memory NOSQL database. Besides presenting the implementation of that module, we discuss the emergence of the NOSQL movement, the characterization of NOSQL databases, and where Infinispan fits in this context.

A análise automática da similaridade entre imagens depende fortemente de descritores que consigam caracterizar o conteúdo das imagens em dados compactos e discriminativos. Esses dados extraídos e representados em um vetor-de-características tem o objetivo de representar as imagens nos processos de mineração e análise para classificação e/ou recuperação. Neste trabalho foi explorado o uso de dicionários visuais e contexto para representar e recuperar as características locais das imagens utilizando formalismos estendidos com alto poder descritivo. Esta tese apresenta em destaque três novas propostas que contribuem competitivamente com outros trabalhos da literatura no avanço do estado-da-arte, desenvolvendo novas metodologias para a caracterização de imagens e para o processamento de consultas por similaridade. A primeira proposta estende a modelagem Bag-of-Visual-Words, permitindo codificar a interação entre palavras-visuais e suas disposições espaciais na imagem. Para tal fim, três novas abordagem são apresentadas: (i) Weighted Histogram (WE); (ii) Bunch-of-2-grams e (iii) Global Spatial Arrangement (GSA). Cada uma dessas técnicas permitem extrair informações semanticamente complementares, que enriquecem a representação final das imagens descritas em palavras-visuais. A segunda proposta apresenta um novo descritor, chamado de Bag-of-Salience-Points (BoSP), que caracteriza e analisa a dissimilaridade de formas (silhuetas) de objetos explorando seus pontos de saliências. O descritor BoSP se apoia no uso de um dicionário de curvaturas e em histogramas espaciais para representar sucintamente as saliências de um objeto em um único vetor-de-características de tamanho fixo, permitindo recuperar formas usando funções de distâncias computacionalmente rápidas. Por fim, a terceira proposta apresenta um novo modelo de consulta por similaridade, denominada Similarity Based on Dominant Images (SimDIm), baseada no conceito de Imagens Dominantes, que é um conjunto que representa, de uma maneira mais diversificada e reduzida, toda a coleção de imagens da base de dados. Tal conceito permite dar mais eficiência quando se deseja analisar o contexto da coleção, que é o objetivo da proposta. Os experimentos realizados mostram que os métodos propostos contribuem de maneira efetiva para caracterizar e quantificar a similaridade entre imagens por meio de abordagens estendidas baseadas em dicionários visuais e análise contextual, reduzindo a lacuna semântica existente entre a percepção humana e a descrição computacional. / The automatic similarity analysis between images depends heavily on the use of descriptors that should be able to characterize the images\' content in compact and discriminative features. These extracted features are represented by a feature-vector employed to represent the images in the process of mining and analysis for classification and/or retrieval. This work investigated the use of visual dictionaries and context to represent and retrieve the local image features using extended formalism with high descriptive power. This thesis presents three new proposals that contribute in advancing the state-of-the-art by developing new methodologies for characterizing images and for processing similarity queries by content. The first proposal extends the Bag-of-Visual-Words model, by encoding the interaction between the visual words and their spatial arrangements in the image space. For this, three new techniques are presented: (i) Weighted Histogram (WE); (ii) Bunch-of--grams and (iii) Global Spatial Arrangement (GSA). These three techniques allow to extract additional semantically information that enrich the final image representation described in visual-words. The second proposal introduces a new descriptor, called Bag-of-Salience-Points (BoSP), which characterizes and analyzes the dissimilarity of shapes (silhouettes) exploring their salient point. The BoSP descriptor is based on using a dictionary of curvatures and spatial-histograms to represent succinctly the saliences of a shape into a single fixed-length feature-vector, allowing to retrieve shapes using distance functions computationally fast. Finally, the third proposal introduces a new similarity query model, called Similarity based on Dominant Images (SimDIm), based on the concept of dominant images, which is a set of images representing the entire collection of images of the database in a more diversified and reduced manner. This concept allows to efficiently analyze the context of the entire collection, which is the final goal. The experiments showed that the proposed methods effectively contributed to characterize and quantify the similarity between images using extended approaches based on visual dictionaries and contextual analysis, reducing the semantic gap between human perception and computational description.

A possibilidade de recuperar e comparar imagens usando as suas características visuais intrínsecas é um recurso valioso para responder a consultas por similaridade em imagens médicas. Desse modo, a agregação desses recursos aos Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) vêm potencializar a utilidade e importância destes no contexto de atividades tais como ensino e treinamento de novos radiologistas, estudos de casos e auxílio ao diagnóstico de forma geral, uma vez que as consultas por similaridade permitem que casos parecidos possam ser facilmente recuperados. O trabalho apresentado nesta tese possui duas vertentes. Primeiro, ele apresenta novos métodos de extração e de características, com o objetivo de obter a essência das imagens, considerando um critério específico. Os atributos obtidos pelos algoritmos de extração são armazenados em vetores de características para posteriormente serem utilizados para indexar e recuperar as imagens baseando-se em seu conteúdo, para responder a consultas por similaridade. Há uma relação próxima entre os vetores de características e as funções de distância utilizadas para compará-los. Assim, a segunda parte deste trabalho trata da proposta, análise e comparação de novas famílias de funções de distância. As funções de distância propostas têm por objetivo tratar o problema do gap semântico, o qual representa o principal obstáculo das funções de distância tradicionais, derivadas da família Lp, quando processam consultas por similaridade. As principais contribuições desta tese incluem o desenvolvimento de novos métodos de extração e comparação de características de imagens, que operam sobre os três principais descritores de baixo nível de imagens: distribuição de cor, textura e forma. Os experimentos realizados mostraram que os ganhos em precisão são maiores para os métodos propostos, quando comparados com algoritmos tradicionais. No que diz respeito às famílias de funções de distância propostas (WAID e SAID), pelos resultados iniciais obtidos, podemos afirmar que eles são bastante promissores no sentido de se aproximarem da expectativa do usuário, no momento de comparar imagens. Os resultados obtidos com esse trabalho podem ser futuramente integrados aos PACS. Particularmente, pretendemos acrescentar novos algoritmos e métodos ao cbPACS, que consiste em um sistema PACS em construção, desenvolvido em uma colaboração entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP e o Centro de Ciências da Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP / The ability of retrieving and comparing images using their inherent pictorial information is a valuable asset to answer similarity queries over medical images. Thus, having such resources added in Picture Archiving and Communication Systems (PACS) increase their applicability and importance in the context of teaching and training new radiologists on diagnosing, since that similar cases can be easily retrieved. Similarity queries also play an important role on gathering close images, what allows to perform case studies, as well as to aid on diagnosing. The work presented in this thesis is twofold. First, it presents new feature extraction techniques, which aim at obtaining the essence of the images regarding a given criteria. The features obtained by the algorithms are stored in feature vectors and employed to index and retrieve the images by content, in order to answer similarity queries. There is a close relationship among feature vectors and the distance function employed to compare them. Thus, the second, part of this work concerns the comparison, analysis and proposal of new families of distance functions to compare the features extracted from the images. The distance functions proposed intend to deal with the semantic gap problem, which is the main drawback of the traditional distance functions derived from the Lp metrics when processing similarity queries. The main contributions of this thesis include the development of new image feature extractors that works on the three aspects of raw image data (color distribution, texture and shape). The experiments have shown that the gain in precision are higher for all the feature extractors proposed, when comparing with the state-of-the-art algorithms. Regarding the two families of distance functions WAID and SAID proposed, by the initial experiments performed we can claim that they are very promising on preserving the user expectation when comparing images. The results provided by this work can be straightforwardly integrated to PACS. Particularly, we intend to add the new algorithms and methods to cbPACS, which is under joined development between the Image Data Base Group of Instituto de CiLncias Matemáticas e de Computaçno of USP and Centro de CiLncias de Imagens e Física Médica of Faculdade de Medicina de Ribeirno Preto of USP

Made available in DSpace on 2016-04-04T18:31:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renata Martins dos Anjos.pdf: 816323 bytes, checksum: f01807d9e2ff56f55d3005a95cab513a (MD5) Previous issue date: 2007-09-24 / This dissertation defines a method to support the use of an interface in natural language mediated by the Web for the indication of supplementary services to the customers of telecommunications carriers. The method is based on the generation of indicative patterns of the presence of suplementary services in texts starting from the central ideas that capture the main meaning of the suplementary services and from hypothetical users questions, named generating questions in this dissertation. The set of indicative patterns associated to a given suplementary service is compared to a given user question that describes a situation to be resolved through the use of a suplementary service. When the matching between the question and an indicative pattern associated to the suplementay service occurs, this service is indicated to the user. Only the suplementary services pertaining to a predefined scope determined by the carrier will be indicated. The objective of the considered method encloses neither the diagnostic of problems related to the services nor the treatment of questions that require the description of a service as a reply. This dissertation also presents an experiment where potential telecommunication carriers users write their questions in natural language, supposing the use of an hipothetical Web interface to request indications of suplementary services in order to address a specific demand. The results of this study are analyzed taking into account the problems found as well as the rate of success obtained by the application of the method. The method specially aims to offer a new option to attend a fixed or mobile carrier s customers, making possible the use of its human resources for nobler interactions where the intervention of a human being is essential. / Este trabalho define um m?todo para suportar a utiliza??o de uma interface em linguagem natural via Web para a indica??o de servi?os suplementares a usu?rios de companhias operadoras de servi?os de telecomunica??es. O m?todo baseia-se na gera??o de padr?es indicativos da presen?a de servi?os suplementares em textos a partir das id?ias centrais que capturam o significado principal dos servi?os suplementares e de quest?es hipot?ticas de usu?rios, denominadas nesta disserta??o de quest?es geradoras. O conjunto de padr?es indicativos associado a um dado servi?o suplementar ? comparado com uma dada quest?o de usu?rio, que descreve uma situa??o a ser resolvida pela utiliza??o de um servi?o suplementar. Quando ocorre matching entre a quest?o e um padr?o indicativo associado ao servi?o suplementar, este ? indicado ao usu?rio. Somente ser?o indicados servi?os suplementares pertencentes a um escopo pr?-definido de servi?os e determinado pela operadora. O escopo do m?todo proposto n?o abrange o tratamento de diagn?sticos de problemas relativos a servi?os nem o tratamento de quest?es que requeiram a descri??o de um servi?o como resposta. Esta disserta??o apresenta ainda um experimento onde usu?rios potenciais de uma companhia operadora de servi?os de telecomunica??espodem postar suas quest?es em linguagem natural, supondo a utiliza??o de uma interface hipot?tica via Web para solicitar indica??es de servi?os suplementares que atendam a uma demanda espec?fica. Os resultados deste estudo s?o analisados do ponto de vista dos problemas encontrados, bem como da taxa de sucesso obtida pela aplica??o do m?todo. O m?todo visa, em especial, oferecer uma nova op??o de atendimento aos usu?rios de uma operadora de telefonia fixa ou m?vel, possibilitando assim o direcionamento dos seus recursos humanos para atendimentos onde a interven??o de um ser humano se fa?a imprescindivelmente necess?ria.

O problema da descontinuidade semântica tem sido um dos principais focos de pesquisa no desenvolvimento de sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR). Neste contexto, as pesquisas mais promissoras focam principalmente na inferência de pesos de características contínuos e na seleção de características. Entretanto, os processos tradicionais de inferência de pesos contínuos são computacionalmente caros e a seleção de características equivale a uma ponderação binária. Visando tratar adequadamente o problema de lacuna semântica, este trabalho propõe dois métodos de transformação de espaço de características métricos baseados na inferência de funções de transformação por meio de algoritmo genético. O método WF infere funções de ponderação para ajustar a função de dissimilaridade e o método TF infere funções para transformação das características. Comparados às abordagens de inferência de pesos contínuos da literatura, ambos os métodos propostos proporcionam uma redução drástica do espaço de busca ao limitar a busca à escolha de um conjunto ordenado de funções de transformação. Análises visuais do espaço transformado e de gráficos de precisão vs. revocação confirmam que TF e WF superam a abordagem tradicional de ponderação de características. Adicionalmente, foi verificado que TF supera significativamente WF em termos de precisão dos resultados de consultas por similaridade por permitir transformação não lineares no espaço de característica, conforme constatado por análise visual. / The semantic gap problem has been a major focus of research in the development of content-based image retrieval (CBIR) systems. In this context, the most promising research focus primarily on the inference of continuous feature weights and feature selection. However, the traditional processes of continuous feature weighting are computationally expensive and feature selection is equivalent to a binary weighting. Aiming at alleviating the semantic gap problem, this master dissertation proposes two methods for the transformation of metric feature spaces based on the inference of transformation functions using Genetic Algorithms. The WF method infers weighting functions and the TF method infers transformation functions for the features. Compared to the existing methods, both proposed methods provide a drastic searching space reduction by limiting the search to the choice of an ordered set of transformation functions. Visual analysis of the transformed space and precision. vs. recall graphics confirm that both TF and WF outperform the traditional feature eighting methods. Additionally, we found that TF method significantly outperforms WF regarding the query similarity accuracy by performing non linear feature space transformation, as found in the visual analysis.

Made available in DSpace on 2015-03-05T18:10:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 24 / Nenhuma / Nesta pesquisa, investigam-se interações em consultas médicas em postos de saúde públicos de uma cidade do interior do Rio Grande do Sul. O estudo qualitativo, que utiliza as ferramentas analíticas da Análise da Conversa (SACKS, SCHEGLOFF, JEFFERSON, 1974), deriva de um estudo maior (OSTERMANN, 2005), tem como objetivo fundamental investigar interações entre médica e mãe com seu(sua) filho(a) recém-nascido(a) no período do puerpério, analisando como se dá a construção e a negociação do conceito de normalidade. Quer-se ver quais as estratégias usadas pelas médicas para comunicar seu conhecimento e opinião, o que as mães falam e fazem nos consultórios pediátricos e como as participantes fazem para lidar com eventuais dificuldades de compreensão nas interações. Por isso, um estudo aprofundado das interações gravadas e transcritas foi realizado a fim de que tais questionamentos possam ser respondidos, e um pouco mais da comunicação entre médicos(as) e pacientes seja entendida. Como apontado por renomados estudios / This qualitative investigation, which uses the analytical tools of Conversation Analysis (SACKS, SCHEGLOFF, JEFFERSON, 1974), derives from a larger research study (OSTERMANN, 2005) and aims to investigate interactions between doctors and mothers during the puerperal time in public healthcare settings, analyzing how the concept of normality is built and negotiated. The idea is to bring new perspectives and questionings about these institutions, contribute to the traditional sociological analysis and provide a broader understanding about how people build and negotiate the concept of normality during medical consultations. This research is also an attempt to explore what is conceived as normal in relations to babies. This study aims at seeing which strategies are used by the doctors and what the mothers do and say at the doctor’s office. The transcribed and analyzed interactions in this study help raise questions and answers that enable us to understand doctor-patient interactions better. As some researchers po

O Sistema Único de Saúde (SUS) pode ser traduzido em princípios constitucionais como acesso universal e igualitário às ações e serviços, e integralidade da atenção à saúde. É, portanto, um setor que carece de um processo de regulação eficiente das vagas e recursos. O SUS passou por um processo de reestruturação organizacional na última década e vem tentando se consolidar conforme proposto na Constituição de 1988. Uma das consequências foi a regionalização e a hierarquização da rede de serviços de saúde no que tange à estratégia de atendimento e ao encaminhamento de pacientes para os serviços especializados. Nesse sentido, os serviços de saúde foram organizados em diferentes níveis de complexidade (Rede de Atenção Básica, Rede de Média complexidade e Rede de Alta Complexidade) e, a regionalização no Estado de São Paulo ocorreu por meio da criação/organização de Departamentos Regionais de Saúde (DRS). Portanto, este projeto propõe analisar o processo de regulação de vagas de consultas eletivas do Departamento Regional de Saúde XIII do Estado de São Paulo verificando sua integração com os princípios propostos pelo SUS. Foi possível concluir que o processo atual de regulação de vagas eletivas do DRSXIII atende parcialmente os princípios propostos pelo Sistema Único de Saúde (SUS) e identificar oportunidades de melhorias. / The Public Health System (PHS) can be translated in constitutional principles as the egalitarian and universal access to the actions and services and integrality of attention to health. It is, therefore, a sector that needs an efficient regulation process of vacancies and resources. The PHS has passed by an organizational restructuration process in the last decade and has been trying to consolidate itself due to the proposal in the Constitution of 1988. One of the aftermaths was the regionalization and prioritization of the health networking services which refer to the public service strategy and to the patients forwarding to the specialized services. In this sense the health services were organized in different complexity levels (Basic Healthcare Network, Medium Complexity Healthcare Network and High Complexity Healthcare Network) and in the State of São Paulo the regionalization occurred through the creation/organization of the Regional Health Departments (RHD). Therefore, this project proposes to analyze the process of regulation of vacancies of elective consultations of the XIII Regional Health Department of the State of São Paulo verifying its integration with the principles proposed by PHS. It was possible to conclude that the current process of regulation of vacancies of elective consultations of the XIII Regional Health Department of the State of São Paulo meets partially the principles proposed by the Public Health System (PHS) and identify opportunities for improvement.