[Projeto] Análise técnica da solução de IA para otimização hospitalar

Análise técnica da solução de IA para otimização hospitalar
Desafios principais
Variabilidade na demanda por atendimento.

Limitação de recursos (leitos, pessoal, equipamentos).

Urgência na tomada de decisão.

Conformidade com normas legais e regulatórias.

Variáveis críticas
Gravidade dos pacientes.

Disponibilidade de leitos e profissionais.

Agenda de cirurgias e consultas.

Tempo estimado de internação.

Eficiência operacional (tempo ocioso, sobrecarga).

Dificuldades esperadas
Base de dados fragmentada e desatualizada.

Integração entre sistemas hospitalares.

Adaptação dos usuários ao novo sistema.

Modelagem de políticas éticas e legais.

Tipos de agentes inteligentes e abordagem aplicada
Agente Reativo
Funcionamento: toma decisões com base em percepções imediatas do ambiente.

Aplicação: alocação de recursos conforme disponibilidade em tempo real.

Vantagens: baixa complexidade e resposta rápida.

Limitações: ausência de planejamento e previsibilidade.

Agente Baseado em Objetivos
Funcionamento: planeja ações para atingir objetivos previamente definidos.

Aplicação: escalas de profissionais e organização da agenda cirúrgica.

Vantagens: capacidade de antecipar situações e ajustar estratégias.

Limitações: maior demanda por dados estruturados e poder computacional.

Agente Baseado em Utilidade
Funcionamento: avalia alternativas com base em uma função de utilidade.

Critérios possíveis:

Tempo médio de espera.

Taxa de ocupação dos leitos.

Prioridade clínica dos casos.

Equilíbrio na carga de trabalho dos profissionais.

Vantagens: decisões otimizadas e balanceadas.

Limitações: complexidade de definição da função de utilidade e necessidade de dados precisos.

Conclusão técnica
A abordagem baseada em utilidade apresenta maior potencial para otimizar alocação de recursos hospitalares de forma contextual, eficiente e escalável. Recomenda-se complementar essa estratégia com agentes reativos e baseados em objetivos para cobrir casos imediatos e apoiar o planejamento logístico.