789 resultados para Healthcare cloud
Resumo:
O objectivo deste trabalho científico é o estudo do transporte vertical de momento linear horizontal (CMT) realizado por sistemas de nuvens de convecção profunda sobre o oceano tropical. Para realizar este estudo, foram utilizadas simulações tridimensionais produzidas por um modelo explícito de nuvens (CRM) para os quatro meses de duração da campanha observacional TOGA COARE que ocorreu sobre as águas quentes do Pacífico ocidental. O estudo foca essencialmente as características estatísticas e à escala da nuvem do CMT durante um episódio de fortes ventos de oeste e durante um período de tempo maior que incluí este evento de convecção profunda. As distribuições verticais e altitude-temporais de campos atmosféricos relacionados com o CMT são avaliadas relativamente aos campos observacionais disponíveis, mostrando um bom acordo com os resultados de estudos anteriores, confirmando assim a boa qualidade das primeiras e fornecendo a confiança necessária para continuar a investigação. A sensibilidade do CMT em relação do domínio espacial do model é analisada, utilizando dois tipos de simulações tridimensionais produzidas por domínios horizontais de diferente dimensão, sugerindo que o CMT não depende da dimensão do domínio espacial horizontal escolhido para simular esta variável. A capacidade da parameterização do comprimento de mistura simular o CMT é testada, destacando as regiões troposféricas onde os fluxos de momento linear horizontal são no sentido do gradiente ou contra o gradiente. Os fluxos no sentido do gradiente apresentam-se relacionados a uma fraca correlação entre os campos atmosféricos que caracterizam esta parameterização, sugerindo que as formulações dos fluxos de massa dentro da nuvem e o fenómeno de arrastamento do ar para dentro da nuvem devem ser revistos. A importância do ar saturado e não saturado para o CMT é estudada com o objectivo de alcançar um melhor entendimento acerca dos mecanismos físicos responsáveis pelo CMT. O ar não saturado e saturado na forma de correntes descendentes contribuem de forma determinante para o CMT e deverão ser considerados em futuras parameterizações do CMT e da convecção em nuvens cumulus. Métodos de agrupamento foram aplicados às contribuições do ar saturado e não saturado, analisando os campos da força de flutuação e da velocidade vertical da partícula de ar, concluindo-se a presença de ondas gravíticas internas como mecanismo responsável pelo ar não saturado. A força do gradiente de pressão dentro da nuvem é também avaliada, utilizando para este efeito a fórmula teórica proposta por Gregory et al. (1997). Uma boa correlação entre esta força e o produto entre efeito de cisalhamento do vento e a perturbação da velocidade vertical é registada, principalmente para as correntes ascendentes dentro da nuvem durante o episódio de convecção profunda. No entanto, o valor ideal para o coeficiente empírico c*, que caracteriza a influência da força do gradiente de pressão dentro da nuvem sobre a variação vertical da velocidade horizontal dentro da nuvem, não é satisfatoriamente alcançado. Bons resultados são alcançados através do teste feito à aproximação do fluxo de massa proposta por Kershaw e Gregory (1997) para o cálculo do CMT total, revelando mais uma vez a importância do ar não saturado para o CMT.
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As tecnologias de informação e comunicação na área da saúde não são só um instrumento para a boa gestão de informação, mas antes um fator estratégico para uma prestação de cuidados mais eficiente e segura. As tecnologias de informação são um pilar para que os sistemas de saúde evoluam em direção a um modelo centrado no cidadão, no qual um conjunto abrangente de informação do doente deve estar automaticamente disponível para as equipas que lhe prestam cuidados, independentemente de onde foi gerada (local geográfico ou sistema). Este tipo de utilização segura e agregada da informação clínica é posta em causa pela fragmentação generalizada das implementações de sistemas de informação em saúde. Várias aproximações têm sido propostas para colmatar as limitações decorrentes das chamadas “ilhas de informação” na saúde, desde a centralização total (um sistema único), à utilização de redes descentralizadas de troca de mensagens clínicas. Neste trabalho, propomos a utilização de uma camada de unificação baseada em serviços, através da federação de fontes de informação heterogéneas. Este agregador de informação clínica fornece a base necessária para desenvolver aplicações com uma lógica regional, que demostrámos com a implementação de um sistema de registo de saúde eletrónico virtual. Ao contrário dos métodos baseados em mensagens clínicas ponto-a-ponto, populares na integração de sistemas em saúde, desenvolvemos um middleware segundo os padrões de arquitetura J2EE, no qual a informação federada é expressa como um modelo de objetos, acessível através de interfaces de programação. A arquitetura proposta foi instanciada na Rede Telemática de Saúde, uma plataforma instalada na região de Aveiro que liga oito instituições parceiras (dois hospitais e seis centros de saúde), cobrindo ~350.000 cidadãos, utilizada por ~350 profissionais registados e que permite acesso a mais de 19.000.000 de episódios. Para além da plataforma colaborativa regional para a saúde (RTSys), introduzimos uma segunda linha de investigação, procurando fazer a ponte entre as redes para a prestação de cuidados e as redes para a computação científica. Neste segundo cenário, propomos a utilização dos modelos de computação Grid para viabilizar a utilização e integração massiva de informação biomédica. A arquitetura proposta (não implementada) permite o acesso a infraestruturas de e-Ciência existentes para criar repositórios de informação clínica para aplicações em saúde.
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Aim There is growing interest in the contribution of public-private partnerships (PPPs) bridging the shortage of financial resources and management expertise in developing public healthcare infrastructure. However, few studies have evidenced PPPs’ ability in increasing efficiency in public procurement of primary healthcare infrastructure. The aim of this study was to assess to what extent PPPs would increase efficiency in public procurement of primary healthcare facilities. Subject and Methods A qualitative analysis, adopting a realistic research evaluation method, used data collected from a purposive sample of public (n=23) and private sector staff (n=2) directly involved in the UK National Health Service Local Improvement Finance Trust (LIFT). Results We find a positive association of LIFT helping to bridge public sector capital shortages for developing primary care surgeries. LIFT is negatively associated with inefficient procurement because it borrows finance from private banks, leaving public agencies paying high interest rates. The study shows that some contextual factors and mechanisms in LIFT play a major part in obstructing public staff from increasing procurement efficiency. Conclusion PPP’s ability to increase efficiency may be determined by contextual factors and mechanisms that restrict discretion over critical decisions by frontline public sector staff. Developing their capacity in monitoring PPP activities may make partnerships more efficient.
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Volunteer administrators from 105 hospitals in five states in the northeast and southern United States provided open-ended survey responses about what they perceived to be the most pressing challenges and opportunities facing healthcare volunteer management. Taken together, these 105 hospitals used a total of 39,008 volunteers and 5.3 million volunteer hours during a 12-month period between 2010 and 2011. A qualitative content analysis of administrator responses suggests that primary challenges include volunteer recruitment and retention, administrative issues, and operational difficulties brought about by the current economic crisis. Key opportunities include more explicitly linking the volunteer function to hospital outcomes and community impact, expanding volunteer recruitment pools and roles and jobs, and developing organizational support for volunteers and making the volunteer management function more efficient and effective.
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Thesis (Master's)--University of Washington, 2015
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Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-03
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Coping with an ageing population is a major concern for healthcare organisations around the world. The average cost of hospital care is higher than social care for older and terminally ill patients. Moreover, the average cost of social care increases with the age of the patient. Therefore, it is important to make efficient and fair capacity planning which also incorporates patient centred outcomes. Predictive models can provide predictions which their accuracy can be understood and quantified. Predictive modelling can help patients and carers to get the appropriate support services, and allow clinical decision-makers to improve care quality and reduce the cost of inappropriate hospital and Accident and Emergency admissions. The aim of this study is to provide a review of modelling techniques and frameworks for predictive risk modelling of patients in hospital, based on routinely collected data such as the Hospital Episode Statistics database. A number of sub-problems can be considered such as Length-of-Stay and End-of-Life predictive modelling. The methodologies in the literature are mainly focused on addressing the problems using regression methods and Markov models, and the majority lack generalisability. In some cases, the robustness, accuracy and re-usability of predictive risk models have been shown to be improved using Machine Learning methods. Dynamic Bayesian Network techniques can represent complex correlations models and include small probabilities into the solution. The main focus of this study is to provide a review of major time-varying Dynamic Bayesian Network techniques with applications in healthcare predictive risk modelling.
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The potential of cloud computing is gaining significant interest in Modeling & Simulation (M&S). The underlying concept of using computing power as a utility is very attractive to users that can access state-of-the-art hardware and software without capital investment. Moreover, the cloud computing characteristics of rapid elasticity and the ability to scale up or down according to workload make it very attractive to numerous applications including M&S. Research and development work typically focuses on the implementation of cloud-based systems supporting M&S as a Service (MSaaS). Such systems are typically composed of a supply chain of technology services. How is the payment collected from the end-user and distributed to the stakeholders in the supply chain? We discuss the business aspects of developing a cloud platform for various M&S applications. Business models from the perspectives of the stakeholders involved in providing and using MSaaS and cloud computing are investigated and presented.
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Physical location of data in cloud storage is an increasingly urgent problem. In a short time, it has evolved from the concern of a few regulated businesses to an important consideration for many cloud storage users. One of the characteristics of cloud storage is fluid transfer of data both within and among the data centres of a cloud provider. However, this has weakened the guarantees with respect to control over data replicas, protection of data in transit and physical location of data. This paper addresses the lack of reliable solutions for data placement control in cloud storage systems. We analyse the currently available solutions and identify their shortcomings. Furthermore, we describe a high-level architecture for a trusted, geolocation-based mechanism for data placement control in distributed cloud storage systems, which are the basis of an on-going work to define the detailed protocol and a prototype of such a solution. This mechanism aims to provide granular control over the capabilities of tenants to access data placed on geographically dispersed storage units comprising the cloud storage.
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In this paper we present a concept of an agent-based strategy to allocate services on a Cloud system without overloading nodes and maintaining the system stability with minimum cost. To provide a base for our research we specify an abstract model of cloud resources utilization, including multiple types of resources as well as considerations for the service migration costs. We also present an early version of simulation environment and a prototype of agent-based load balancer implemented in functional language Scala and Akka framework.
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This paper introduces a strategy to allocate services on a cloud system without overloading the nodes and maintaining the system stability with minimum cost. We specify an abstract model of cloud resources utilization, including multiple types of resources as well as considerations for the service migration costs. A prototype meta-heuristic load balancer is demonstrated and experimental results are presented and discussed. We also propose a novel genetic algorithm, where population is seeded with the outputs of other meta-heuristic algorithms.
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Purpose – The purpose of this viewpoint paper is to argue that gossip is a neglected aspect of organizational communication and knowledge, and an under-used management resource. Design/methodology/approach – The paper challenges mainstream managerial assumptions that gossip is trivial or tainted talk which should be discouraged in the workplace. Instead, gossip is re-framed at an organizational level of analysis, which provides the opportunity for relational knowledge about systemic failure and poor practice in healthcare to surface. Findings – Rather than simply viewing gossip as an individual behaviour and interpersonal process, it is claimed that organizational gossip is also a valuable early warning indicator of risk and failure in healthcare systems. There is potentially significant value in re-framing gossip as an aspect of organizational communication and knowledge. If attended to (rather than neglected or silenced) gossip can provide fresh insights into professional practice, decision-making and relational leadership. Originality/value – This paper offers a provocative challenge to mainstream health organization and management thinking about gossip in the workplace. It offers new ways of thinking to promote patient safety, and prevent the scandals that have plagued healthcare organizations in recent years.
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The broad capabilities of current mobile devices have paved the way for Mobile Crowd Sensing (MCS) applications. The success of this emerging paradigm strongly depends on the quality of received data which, in turn, is contingent to mass user participation; the broader the participation, the more useful these systems become. However, there is an ongoing trend that tries to integrate MCS applications with emerging computing paradigms such as cloud computing. The intuition is that such a transition can significantly improve the overall efficiency while at the same time it offers stronger security and privacy-preserving mechanisms for the end-user. In this position paper, we dwell on the underpinnings of incorporating cloud computing techniques to facilitate the vast amount of data collected in MCS applications. That is, we present a list of core system, security and privacy requirements that must be met if such a transition is to be successful. To this end, we first address several competing challenges not previously considered in the literature such as the scarce energy resources of battery-powered mobile devices as well as their limited computational resources that they often prevent the use of computationally heavy cryptographic operations and thus offering limited security services to the end-user. Finally, we present a use case scenario as a comprehensive example. Based on our findings, we posit open issues and challenges, and discuss possible ways to address them, so that security and privacy do not hinder the migration of MCS systems to the cloud.
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A sociedade atual é marcada por uma crescente competição entre as organizações, as quais para garantirem a sua sobrevivência têm que evoluir e utilizar a tecnologia de informação mais adequada. Num período em que as PMES portuguesas necessitam de reduzir custos e concentrarem-se mais no seu processo de negócio surge um novo paradigma tecnológico, a Computação na Nuvem, esta ainda é um paradigma bastante recente, onde os recursos de TI que apresentam características de elasticidade e dinâmicas são oferecidos ao cliente como um serviço, no qual este paga apenas o que consome (pagamento por utilização). A Cloud Computing com o seu novo paradigma permite às organizações, principalmente às PMES reduzirem custos, concentrarem-se no seu processo de negócio sem se preocuparem com a parte informática (cópias de segurança, assistência e perda de dados) e obter um retorno mais rápido do seu investimento. Este trabalho consiste no Estudo da Adoção Individual da Cloud Computing no contexto das PMEs Portuguesas, o qual apresenta como principais objetivos obter uma melhor compreensão do conceito Cloud Computing, entender a sua importância para os indivíduos das PMES, identificar os seus fatores de sucesso e insucesso e identificar as limitações sentidas de uma forma generalizada e de uma forma específica para as PMES Portuguesas. Para cumprir os objetivos mencionados anteriormente, efetuou-se uma extensa revisão de literatura, propôs-se um modelo conceptual de investigação com adaptações à Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) e utilizou-se como instrumento de recolha de dados um questionário que foi enviado às PMES Portuguesas.
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Cloud computing is increasingly being adopted in different scenarios, like social networking, business applications, scientific experiments, etc. Relying in virtualization technology, the construction of these computing environments targets improvements in the infrastructure, such as power-efficiency and fulfillment of users’ SLA specifications. The methodology usually applied is packing all the virtual machines on the proper physical servers. However, failure occurrences in these networked computing systems can induce substantial negative impact on system performance, deviating the system from ours initial objectives. In this work, we propose adapted algorithms to dynamically map virtual machines to physical hosts, in order to improve cloud infrastructure power-efficiency, with low impact on users’ required performance. Our decision making algorithms leverage proactive fault-tolerance techniques to deal with systems failures, allied with virtual machine technology to share nodes resources in an accurately and controlled manner. The results indicate that our algorithms perform better targeting power-efficiency and SLA fulfillment, in face of cloud infrastructure failures.