Surgery process: an approach based on case-based reasoning

Abstract

Surgery is one of the most important sectors that generate revenues and admission to the hospital, therefore improvements in the efficiency of the process could be translated into significant savings and benefits to the patient as well as the hospital. Patients deserve a high-quality, dignified, and safe experience when submitted to surgery, however, the unpredictably of the surgery makes it hard for it to happened. Thus, there is a strong necessity of improvement of the services in order to optimize the resources and maximize the patients level of satisfaction, without jeopardising the existing level of quality. However, in order to obtain such improvements, efforts need to be made in order to smartly make use of the existing information. The goal of this thesis is to make use of such information with resource to the development of a decision support system to assess the surgery process that a patient needs to be submitted, built on top of a Logical Programming approach to Knowledge Representation and Reasoning, completed with a hybrid case-based reasoning and artificial neural networks approach to computing. The proposed solution is unique in itself, once it caters for the explicit treatment of incomplete, unknown, or even selfcontradictory information, either in terms of quantitative or qualitative setting. Also, due to the unpredictability that the surgery process exhibit, a time setting is presented in order to deal with such situations.

A cirurgia trata-se de uma das mais importantes funções a gerar receita e admissão ao hospital, assim sendo, melhorias na eficiência do processo poderia traduzir-se numa redução de gastos e aumento de benefícios tanto para o paciente quanto para o hospital. Os pacientes deveriam usufruir de uma experiência de alta qualidade, dignidade e segurança quando submetidos a uma cirurgia, contudo, a imprevisibilidade da cirurgia torna difícil que tal aconteça. Assim sendo, existe uma forte necessidade de melhoria de serviços, de forma a otimizar os recursos e maximizar o nível de satisfação por parte dos pacientes, sem para isso pôr em causa o existente nível de qualidade. Porém, para se obter tais melhorias, são necessários esforços de maneira a utilizar de forma inteligente a informação existente relativa a cirurgia. O objetivo desta tese é fazer uso de tal informação com o recurso à criação de um sistema de suporte na decisão, de forma a avaliar o processo cirúrgico a que um paciente necessita ser submetido, construído em uma abordagem de Programação Lógica para Representação do Conhecimento e Raciocínio, completada com uma abordagem híbrida baseada em raciocínio baseado em casos e redes neuronais artificias para computação. A solução proposta é única em si mesma, uma vez que atende ao tratamento explícito de informação incompleta, desconhecida, ou até mesmo auto contraditória, seja em termos quantitativos ou qualitativos. Além disso, devido à imprevisibilidade que o processo cirúrgico exibe, uma configuração de tempo é apresentada de forma a se poder lidar com tais situações.