A carregar...
Publicação
Manutenção de equipamentos de diálise: Sistema de gestão operacional e apoio à decisão técnica
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 15.69 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A manutenção de equipamentos médicos assume um papel fundamental na garantia da
qualidade e continuidade dos cuidados de saúde. Neste contexto, os monitores de diálise
apresentam elevada complexidade técnica e geram um volume significativo de informação
proveniente de alarmes, documentação técnica e histórico de intervenções, dificultando o
acesso ao conhecimento necessário para apoiar o diagnóstico e resolução de avarias.
O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução integrada para apoio à manutenção
de monitores de diálise, composta por um Sistema de Gestão da Manutenção e por
um Sistema de Apoio à Decisão Técnica, que combina abordagens de Raciocínio Baseado
em Regras e Raciocínio Baseado em Casos, integrando conhecimento técnico estruturado
com conhecimento empírico obtido a partir do histórico de intervenções corretivas.
Foi desenvolvido um protótipo web que disponibiliza funcionalidades de monitorização da
manutenção, consulta de regras técnicas, recuperação de casos semelhantes e apoio ao diagnóstico.
O sistema incorpora ainda mecanismos de Processamento de Linguagem Natural
para interpretação de descrições textuais e inferência automática de códigos de erro.
A avaliação realizada através de cenários representativos e de uma validação preliminar por
utilizadores demonstrou resultados positivos, evidenciando o potencial da solução para apoiar
a manutenção e a tomada de decisão em contexto de diálise.
The maintenance of medical equipment plays a fundamental role in ensuring the quality and continuity of healthcare. In this context, dialysis monitors are highly technically complex and generate a significant volume of information from alarms, technical documentation, and maintenance history, making it difficult to access the knowledge needed to support the diagnosis and resolution of malfunctions. This project proposes the development of an integrated solution to support the maintenance of dialysis monitors, consisting of a Maintenance Management System and a Technical Decision Support System, that combines Rule-Based Reasoning and Case-Based Reasoning approaches, integrating structured technical knowledge with empirical knowledge derived from the history of corrective interventions. A web prototype was developed that provides functionality for monitoring maintenance, consulting technical rules, retrieving similar cases, and supporting diagnosis. The system also incorporates Natural Language Processing mechanisms for interpreting textual descriptions and automatically inferring error codes. The evaluation, conducted using representative scenarios and preliminary user validation, yielded positive results, demonstrating the solution’s potential to support maintenance and decision-making in the dialysis setting.
The maintenance of medical equipment plays a fundamental role in ensuring the quality and continuity of healthcare. In this context, dialysis monitors are highly technically complex and generate a significant volume of information from alarms, technical documentation, and maintenance history, making it difficult to access the knowledge needed to support the diagnosis and resolution of malfunctions. This project proposes the development of an integrated solution to support the maintenance of dialysis monitors, consisting of a Maintenance Management System and a Technical Decision Support System, that combines Rule-Based Reasoning and Case-Based Reasoning approaches, integrating structured technical knowledge with empirical knowledge derived from the history of corrective interventions. A web prototype was developed that provides functionality for monitoring maintenance, consulting technical rules, retrieving similar cases, and supporting diagnosis. The system also incorporates Natural Language Processing mechanisms for interpreting textual descriptions and automatically inferring error codes. The evaluation, conducted using representative scenarios and preliminary user validation, yielded positive results, demonstrating the solution’s potential to support maintenance and decision-making in the dialysis setting.
Descrição
Palavras-chave
Maintenance Management Decision Support System Rule-Based Reasoning Case-Based Reasoning Hemodialysis Medical Equipment Gestão da manutenção Sistema de apoio à decisão Raciocínio baseado em regras Raciocínio baseado em casos Hemodiálise Equipamentos médicos