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Um modelo de software colaborativo com suporte a troca de informações entre equipes médicas plantonistas

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Previous issue date: 2016-03-10 / Nenhuma / O uso de aplicações que padronizam as informações utilizadas em emergências médicas é uma das grandes ferramentas de apoio para as equipes de médicos plantonistas neste novo século. A Computação Ubíqua e a Ciência de Situação são elementos de evolução para aplicações computacionais em hospitais. Mais especificamente, a aplicação que consegue correlacionar dados de redes heterogêneas em prol do sucesso do atendimento médico, produz uma ampla rede de colaboração. Sustentado nesse conceito, o paciente em atendimento poderá usufruir de opiniões de uma ampla gama de médicos especialistas, todos a favor do seu bem estar. No geral o que se tem de resultado das buscas são trabalhos que abordam os conceitos de formas separadas. Nesse âmbito, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo colaborativo com suporte à troca de informações entre equipes médicas plantonistas utilizando Ciência de Situação. O modelo visa utilizar recursos de computação ubíqua para melhorar a inserção de dados relevantes na aplicação, bem como otimizar a saída de dados em dispositivos móveis. Como contribuição científica, o modelo proposto emprega inferências computacionais mediante o uso de ciência de situação no intuito de melhorar a tomada de decisão médica e suportar a colaboração entre as equipes médicas. O modelo proposto realizou duas avaliações, sendo uma através de estudo de caso e a outra referente à usabilidade. As avaliações atestaram que o Doctor Collab alcançou uma média de aceitação de 86,9% utilizando o modelo TAM para verificar o grau de assentimento da aplicação frente aos médicos plantonistas. Desta maneira pode-se indicar que o modelo proposto é coerente com as Hipóteses identificadas. / Technological applications used in medical emergencies is one of the greatest support tools for attending physicians teams in this new century. The Ubiquitous Computing and the Situation Awareness are evolving elements for computer applications in hospitals. Specifically, the application that is able to correlate data from heterogeneous networks to improve the success of health care, produces a wide collaboration network. Beside that, the patient can benefit from various views of a wide range of medical specialists, all in favor of their welfare. Overall the results of researches are works that address the topics of different forms. One of the articles did not apply the concepts of ubiquitous computing in order to minimally interfere with the day-to-day medical team. In this context, this paper proposes the development of a collaborative model that supports the exchange of information between physicians medical teams using the Situation Awareness. The model aims to use ubiquitous computing resources to improve the inclusion of relevant data in the application, as well as optimize the data output on mobile devices. As scientific contribution, the proposed model employs computational inferences by using Situation Awareness in order to improve medical decision making and support collaboration between medical teams. The proposed model had two evaluations, one through case study and the other regarding the usability of the model. Evaluations show that the Doctor Collab reached an average of 86.9% acceptance using the Technical Architecture Modelling model to check the assent of application to the attending physicians. In this way it way be indicated that the proposed model is consistent with the identified assumptions.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/5231
Date10 March 2016
CreatorsMarques, Vinícius Tocantins
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/9637121030877187, Barbosa, Jorge Luis Victória, Costa, Cristiano André da
PublisherUniversidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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