Uma Abordagem Baseada em Agentes paraPlanejamento e Monitoramento de
Serviços de Saúde
Nécio Veras Mariela Cortés Gustavo Campos
29 de Maio, 2014Instituto Federal do Ceará e Universidade Estadual do Ceará
1 / 28Otimização orientada por metas
N
Agenda
1 Introdução
2 Trabalhos relacionados
3 Abordagem proposta
4 Especificação dos agentesO Agente de AgendamentoO Agente de Indicadores
5 Execução e simulação da abordagemMetodologiaResultados
6 Considerações finais
2 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas;
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Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas;
3 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas;
3 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Problema
O Programa [Brasil (2012)]:
Objetiva criar um ciclo contínuo de crescimento do acesso e da qualidade;
Propõe estabelecer uma cultura de aperfeiçoamento contínuo;
Está estruturado em 47 indicadores agrupados em 7 áreas;
3 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da AB
Sobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Justificativa
Complexidade para um planejamento manual
Condições inadequadas de trabalho
Financiamento insuficiente da ABSobrecarga das equipes
Qualificação dos processos de trabalho
Desafios
4 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28Otimização orientada por metas
N
Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
5 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Relevância
Auxiliar na melhoria da saúde pública
Planejamento
Implantação
Manutenção
Avaliação
Acompanhamento
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N
Introdução
Objetivos
1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para:
Atuar no planejamento orientado por metas;Monitorar a prestação de serviços planejados;
2 Definir dois agentes (planejamento e monitoramento);
6 / 28Otimização orientada por metas
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Introdução
Objetivos
1 Propor uma arquitetura abstrata de um Sistema Inteligente para:
Atuar no planejamento orientado por metas;Monitorar a prestação de serviços planejados;
2 Definir dois agentes (planejamento e monitoramento);
6 / 28Otimização orientada por metas
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Cálculo de indicadores
Braun et al. (2005)
Abordagem multiagente em ambientes dinâmicos de planejamentos emsaúde
Vermeulen et al. (2009)
Uma abordagem adaptativa para otimização automática deagendamento de recursos
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7 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Um sistema multiagenteIncorpora dois problemas:
Planejamento orientado por metas; e
Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores.
Figure: Arquitetura do sistema inteligente
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Abordagem proposta
Um sistema multiagenteIncorpora dois problemas:
Planejamento orientado por metas; e
Monitoramento dos serviços ofertados para cálculo de indicadores.
Figure: Arquitetura do sistema inteligente
8 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Formalização da agenda dinâmica
Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S ; e
uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz:
GPs = (Slc)l×c =
S11 S12 . . . S1cS21 S22 . . . S2c...
......
...Sl1 Sl2 . . . Slc
, tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1)
A agenda mensal Gm de um profissional P pode ser o conjunto:
GPm = {GP
s1 ,GPs2 ,GP
s3 ,GPs4 ,GP
s5} (2)
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Abordagem proposta
Formalização da agenda dinâmica
Dado um serviço Sx pertence ao conjunto dos serviços S ; e
uma agenda semanal Gs associada a um profissional P como a matriz:
GPs = (Slc)l×c =
S11 S12 . . . S1cS21 S22 . . . S2c...
......
...Sl1 Sl2 . . . Slc
, tal que c ≤ 7 e l ≤ 8 (1)
A agenda mensal Gm de um profissional P pode ser o conjunto:
GPm = {GP
s1 ,GPs2 ,GP
s3 ,GPs4 ,GP
s5} (2)
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Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
2 Outros não sofrem nenhuma influência;
3 Existem indicadores que influenciam a valoração das quantidades dosserviços a serem alocados na agenda;
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Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
2 Outros não sofrem nenhuma influência;
3 Existem indicadores que influenciam a valoração das quantidades dosserviços a serem alocados na agenda;
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Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Considerando o planejamento da agenda, temos que:
1 Certos indicadores são influenciados pela realização dos serviços;
2 Outros não sofrem nenhuma influência;
3 Existem indicadores que influenciam a valoração das quantidades dosserviços a serem alocados na agenda;
10 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Relação entre os serviços e os indicadores
Table: Mapeamento entre serviços ofertados e indicadores do PMAQ/2012
Serviço Ofertado Indicador(es)Atendimento de Pré-natal 1.2
Prevenção do câncer ginecológico 1.6Visitas domiciliares Pessoas acompanhadas no domicílio
Consulta de puericultura 2.1Consulta médica 2.1, 2.5,2.6, 5.1
Consulta de Hipertensos e Diabéticos 3.3, 3.4Ação coletiva de escovação dental supervisionada 4.1
Consulta Odontológica 4.2Consulta Odontológica à Gestante 4.3
Consulta de enfermagem 5.10Vigilância (tuberculose e hanseníase) 6.1, 6.2
11 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço porprofissional;
A ideia é maximizar o cumprimento dos serviços em relação às suasdemandas;
12 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço porprofissional;
A ideia é maximizar o cumprimento dos serviços em relação às suasdemandas;
12 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Planejamento da oferta dos serviços
No modelo proposto consideramos:
Que existem metas individualizadas conforme o serviço;
Que um cálculo de demandas pode estimar a oferta de um serviço porprofissional;
A ideia é maximizar o cumprimento dos serviços em relação às suasdemandas;
12 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Cálculos para determinar a qualidade
Dado que o volume de trabalho (em horas) seja:
V SxP = count(GP
m ,Sx) (3)
onde:count : GP
m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GPm (4)
Então a qualidade de GPm pode ser calculada da seguinte forma:
QGPm=
Servs∑i=1
V SiP
DSiP
− P1− P2− P3 : (5)
13 / 28Otimização orientada por metas
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Abordagem proposta
Cálculos para determinar a qualidade
Dado que o volume de trabalho (em horas) seja:
V SxP = count(GP
m ,Sx) (3)
onde:count : GP
m × Sx → |Sx |, tal que : Sx ∈ GPm (4)
Então a qualidade de GPm pode ser calculada da seguinte forma:
QGPm=
Servs∑i=1
V SiP
DSiP
− P1− P2− P3 : (5)
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Abordagem proposta
Penalidades no cálculo da qualidade
P1 =
DServs+∑j=1
VSjP
DSjP
× 2,
P2 =
DServs−∑l=1
DSlP
V SlP
× 6 e
P3 =
DServsn∑q=1
DSqP
100
× 10.
Serve para balancear o cumprimento das demandas
14 / 28Otimização orientada por metas
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Especificação dos agentes
O Agente de Agendamento
1 Um agente BDI que objetiva planejar atendimentos em saúde orientado pormetas;
Figure: Estruturas internas do Agente de Agendamento
15 / 28Otimização orientada por metas
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Especificação dos agentes
O Agente de Agendamento
Algoritmo 1 Otimização por HillClimbing e Simulated Annealing1: Inicializa Equipe E com N Profissionais2: Atribui demandas D para Equipe E3: for each Profissional P ∈ E .profissionais do4: criaAgenda(A)5: alocaServicosAleatoriamente(A)6: adicionaAgendaNaEquipe(A,E)7: end for8: Equipe HC ← geraOtimizacaoPorHillClibing(E)9: Equipe AS ← geraOtimizacaoPorSimulatedAnnealing(E)
10: retorne filtraMelhorAgenda (HC, AS)
16 / 28Otimização orientada por metas
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Especificação dos agentes
O Agente de Indicadores
1 É um agente de monitoramento responsável por calcular os indicadoresPMAQ;
Figure: Estruturas internas do Agente de Indicadores
17 / 28Otimização orientada por metas
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Especificação dos agentes
O Agente de Indicadores
Algoritmo 2 Descrição informal1: agendasDaEquipe(null).2: !encontraEMonitoraArtefatos.3: +percebeNovasAgendas(Agendas).4: for each Agenda A ∈ Agendas do5: !calculaIndicadores(A).6: end for7: !registraIndicadores.8: !apresentaIndicadores.
18 / 28Otimização orientada por metas
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Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
Foi criado o Agente de Simulação para:
Criar os artefatos de ambiente (loads);Gerenciar a simulação;
Os testes foram realizados com três instâncias:
Table: Sumário das instâncias de testes
Instância No de Enfermeiros No de Médicos No de odontólogos(1) 1 1 1(2) 2 1 2(3) 2 2 3
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Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
Foi criado o Agente de Simulação para:
Criar os artefatos de ambiente (loads);Gerenciar a simulação;
Os testes foram realizados com três instâncias:
Table: Sumário das instâncias de testes
Instância No de Enfermeiros No de Médicos No de odontólogos(1) 1 1 1(2) 2 1 2(3) 2 2 3
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Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Objetivo: executar e avaliar a formulação do problema orientado por metas;
Foi criado o Agente de Simulação para:
Criar os artefatos de ambiente (loads);Gerenciar a simulação;
Os testes foram realizados com três instâncias:
Table: Sumário das instâncias de testes
Instância No de Enfermeiros No de Médicos No de odontólogos(1) 1 1 1(2) 2 1 2(3) 2 2 3
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Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Table: Valoração das variáveis PMAQ da Equipe para o modelo de instância
Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta ValorPMAQ numeroGestantesCadastradasEquipe 40
populacaoFemininaCadastradaCom15AnosOuMais 321numeroMenoresDeDoisAnos 15
numeroDeMenoresDeUmAnoAcompanhadas 09numeroDePessoasAcompanhadasNoDomicilio 32numeroDeMenoresDeCincoAnosCadastradas 28
numeroDiabeticosCadastrados 34numeroHipertensosCadastrados 40
populacaoCadastrada 3200numeroPessoasComTuberculoseCadastradas 10numeroPessoasComHanseniaseCadastradas 22
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Execução e simulação da abordagem
Metodologia
Table: Valoração das metas da Equipe para o modelo de instância
Tipo Descritor da variável PMAQ ou meta ValorMeta Média atendimentos durante o pré-natal 12
Cobertura para prevenção do câncer ginecológico 30Cobertura para demanda de visitas domiciliares 70
Média de consultas de puericultura 3Cobertura para demanda de consultas médica 18Média de consultas de Hipertensos e Diabéticos 2
Cobertura para demanda de ação coletiva de escovação dental 18Cobertura para demanda de consultas odontológicas 25
Cobertura para demanda de consultas odontológicas às gestantes 100Cobertura para demanda de consultas de enfermagem 6
Média de consultas para vigilância (tuberculose e hanseníase) 2
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Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 1
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Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 2
23 / 28Otimização orientada por metas
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Execução e simulação da abordagem
Resultados
Figure: Execução com a instância 3
24 / 28Otimização orientada por metas
N
Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento dasdemandas);
3 Limitações:
Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos);Instâncias a partir de dados reais e abertos;
4 Trabalhos futuros:
Simulação de atendimentos com base nas agendas planejadas;Criar modelo evolucionário de ambiente para simular situações do cotidiano;Especificar os outros agentes não detalhados neste trabalho;
25 / 28Otimização orientada por metas
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Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento dasdemandas);
3 Limitações:
Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos);Instâncias a partir de dados reais e abertos;
4 Trabalhos futuros:
Simulação de atendimentos com base nas agendas planejadas;Criar modelo evolucionário de ambiente para simular situações do cotidiano;Especificar os outros agentes não detalhados neste trabalho;
25 / 28Otimização orientada por metas
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Considerações finais
Considerações finais
1 Modelo inteligente atuando na AB;
2 Planejamento orientado por metas (priorização no cumprimento dasdemandas);
3 Limitações:
Restante dos indicadores PMAQ (dados específicos);Instâncias a partir de dados reais e abertos;
4 Trabalhos futuros:
Simulação de atendimentos com base nas agendas planejadas;Criar modelo evolucionário de ambiente para simular situações do cotidiano;Especificar os outros agentes não detalhados neste trabalho;
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Considerações finais
Agradecimentos
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Considerações finais
Perguntas?
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Considerações finais
Referências
Brasil, M. d. S. (2002). Portaria n. 1101, de 12 de junho de 2002:Estabelece parâmetros assistenciais do sus. Diá rio Oficial da União,Brasília, 139(112).
Silva, R. C., Forster, A. C., Alves, D., Ferreira, J. B., and Sant’Anna, S. C.(2012). Ferramenta computacional para programa de melhoria da atençãobásica (pmaq-ab). In Atas do XIII Congresso Brasileiro de Informática emSaúde.
Braun, L., Wiesman, F., Herik, v. d. J., and Hasman, A. (2005). Agentsupport in medical information retrieval. In Working notes of the IJCAI-05.Workshop on agents applied in health care, pages 16–25.
Vermeulen, I. B., Bohte, S. M., Elkhuizen, S. G., Lameris, H., Bakker, P. J.,and Poutré , H. L. (2009). Adaptive resource allocation for efficient patientscheduling. Artificial intelligence in medicine, 46(1):67–80.
28 / 28Otimização orientada por metas
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