Eficiência energética em habitações: análise comportamental e aconselhamento dedicado

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Cancelamentos de cirurgias no próprio dia

RESUMO - INTRODUÇÃO: Para garantir a qualidade e universalidade dos cuidados de Saúde, é fundamental, que os recursos disponíveis sejam bem utilizados, evitando desperdícios. Os resultados de um hospital estão diretamente ligados aos resultados do Bloco Operatório. A taxa de utilização e a taxa de cancelamentos são indicadores da atividade dos Blocos Operatórios. Realizou-se um estudo piloto no Hospital Dr. José de Almeida em Cascais. OBJECTIVO: Conhecer as taxas de cancelamento de cirurgias no próprio dia. METODOLOGIA: Estudo descritivo longitudinal, retrospectivo, quantitativo, às cirurgias agendadas, entre 1 de Janeiro e 31 de Março de 2012. Utilizou-se a estatística descritiva e a inferência estatística através de testes de independência de variáveis. RESULTADOS: 1524 cirurgias agendadas, canceladas 205, com 100 cancelamentos no próprio dia. Os resultados revelam na globalidade taxas de cancelamento (13,45%) inferiores às fornecidas pelo Ministério da Saúde em relação a 2008, 2009 e 2010, com 28,4%, 26,0% e 26,6% respectivamente. No entanto, as taxas de cancelamento no próprio dia são semelhantes 48,78% no estudo e, entre 44,1% e 50,5% nos dados do Ministério da Saúde. Os estudos internacionais consultados revelam taxas globais de 0,34% na China (Sung,2010) num hospitalar multidisciplinar e 30,3% (taxa de cancelamentos no dia) na Índia (Garg, 2009). CONCLUSÃO: A imputação do motivo de cancelamento é feita ao “serviço/ hospital” ou a “outros”, o utente apresenta uma taxa baixa de imputação do motivo de cancelamento. Foi encontrada uma relação de dependência entre as variáveis, com exceção da relação entre data do cancelamento e a especialidade cirúrgica. Assim, considera-se pertinente a realização de um estudo mais aprofundado e abrangente deste fenómeno nas instituições de saúde em Portugal.

Determinação da prevalência de fibrilhação auricular na população portuguesa ao nível da NUTS III usando modelos hierárquicos bayesianos

A Fibrilhação Auricular é uma alteração do ritmo cardíaco designada por arritmia. Esta patologia é considerada a forma de arritmia mais frequentemente observada na prática clínica e que constitui uma importante causa de morbilidade pelo risco inerente de desenvolvimento de AVC. Em 2010 foi realizado um estudo epidemiológico na população Portuguesa com o objectivo determinar a prevalência de Fibrilhação Auricular na população portuguesa com idade igual ou superior a 40 anos, sob o acrónimo de FAMA. Os dados publicados indicaram uma estimativa de prevalência de 2,5%, com um aumento da prevalência em função da classe etária. A nível regional não foram observadas diferenças na taxa de prevalência. Estudos de mapeamento de doenças mostraram que a determinação de taxas de prevalência por região, quando o número de casos observados é relativamente baixo, apresentam sobredispersão e, consequentemente, uma falta de precisão nas estimativas obtidas através um método frequencista clássico. A utilização de modelos Bayesianos hierárquicos no mapeamento de doenças tem apresentado vantagem na estimação de valores de risco da doença comparativamente à abordagem clássica. Assim, é objectivo deste trabalho determinar a prevalência de Fibrilhação Auricular na população Portuguesa por região, ao nível da NUTS III, usando modelos hierárquicos Bayesianos. Os dados utilizados neste estudo são os dados referentes ao estudo FAMA, pós-estratificados para correcção dos ponderadores. O modelo Bayesiano proposto por Besag, York e Mollié (1991) foi usado para modelar os dados, covariando para a idade e índice de massa corporal. A revisão do desenho do estudo e o recálculo dos ponderadores foi realizado com recurso ao software R, survey, e a análise Bayesiana efectuada através do WinBugs. iii Os resultados deste estudo demonstram que o uso de modelos Bayesianos são uma melhor opção para a estimação de valores risco relativo e prevalência da doença. Contudo, a utilização de covariáveis não resultou numa melhoria considerável ao contrário do que seria esperado. Conclui-se que a Fibrilhação Auricular apresenta variações regionais significativas, a nível de NUTS III, que não devem ser desvalorizadas na determinação de políticas de saúde pública para controle da doença.

Previsão de ocupação em habitações através dos níveis de dióxido de carbono

Cada vez mais a preocupação ambiental tem ditado o rumo das abordagens escolhidas nas mais variadas áreas, quer pela redução de desperdícios, quer pelo aumento da eficiência dos mais diversos processos. Quando olhamos para os consumos energéticos a nível mundial os edifícios são responsáveis por uma grande fatia destes consumos fazendo deles um dos grande ponto de interesse para implementação de sistemas que visem diminuir os consumos, permitindo assim tentar alcançar um equilíbrio sustentável entre o meio ambiente e o nosso conforto. A variável humana tem-se mostrado cada vez mais importante no desenvolvimento de ferramentas que venham permitir alcançar este objetivo, quer por via de reduções nos consumos através da remoção dos fatores de desperdício de energia, quer pelo aumento de eficiência dos sistemas utilizados nas habitações, desde a iluminação à climatização. É então importante poder ter formas de conhecer qual o comportamento humano no edifício para que possam ser criadas abordagens cada vez mais eficientes e que possam contar com melhores variáveis de entrada aumentado assim, ainda mais o seu desempenho. Na presente dissertação será feito o estudo da validade do uso do dióxido de carbono como variável de inferência para o nível de ocupação das várias divisões de um edifício de habitação. Para tal implementou-se um sistema de análise dos valores de dióxido de carbono da habitação através de módulos sem fios colocados em locais estratégicos que fornecerão informação ao algoritmo para que possa ser criado um mapa de ocupação. O dióxido de carbono mostrou-se capaz de fornecer informação da ocupação no entanto apresentando uma incerteza moderada devido a fatores como os deslocamentos de ar na habitação.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.