RESUMOUma instituição hospitalar é composta por diversas áreas que devem se integrar harmonicamente para que haja um trabalho com resultado eficiente e eficaz, em busca da qualidade da assistência e segurança do paciente. A implantação de uma Central de Serviços significa um grande avanço na gestão hospitalar, promovendo intercomunicabilidade entre os setores, permitindo que as funções inerentes a esses profissionais sejam ágeis, evidenciando a importância da qualidade dos serviços prestados. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo apresentar o desenvolvimento e a aplicação de um software para a Central de Serviços em um hospital universitário. Como método da pesquisa foi utilizado o Scrum, processo de desenvolvimento ágil que ocorre por ciclos de iterações (sprints) aos quais são aplicados incrementos para agregar valor ao produto, à proporção que supre as necessidades dos usuários do sistema. Como resultado da aplicação do software, verificou-se que o tempo total de resposta no transporte ao paciente diminuiu expressivamente, de uma média de 52 minutos para atuais 19 minutos por paciente transportado. Identificaram-se os horários de maiores ocorrências das solicitações de transporte, possibilitando, a partir dessas demandas, realizar um balanceamento e controle mais eficiente dos recursos, permitindo a melhor distribuição de macas, cadeiras e pessoal. Por fim, houve uma avaliação da gestão de forma empírica sobre a contratação de novos funcionários. Os indicadores gerados pelo sistema, auxiliaram na tomada de decisão, mantendo a necessidade da contratação, porém, com um quantitativo menor do que o decidido anteriormente, contribuindo para a gestão financeira da instituição.
The recording of patients' data in electronic patient records (EPRs) by healthcare providers is usually performed in free text fields, allowing different ways of describing that type of information (e.g., abbreviation, terminology, etc.). In scenarios like that, retrieving data from such source (text) by using SQL (Structured Query Language) queries becomes an unfeasible issue. Based on this fact, we present in this paper a tool for extracting comprehensible and standardized patients' data from unstructured data which applies Text Mining and Natural Language Processing techniques. Our main goal is to carry out an automatic process of extracting, clearing and structuring data obtained from EPRs belonging to pregnant patients from the Januario Cicco maternity hospital located in Natal - Brazil. 3,000 EPRs written in Portuguese from 2016 e 2020 were used in our comparison analysis between data manually retrieved by health professionals (e.g., doctors and nurses) and data retrieved by our tool. Moreover, we applied the Kruskal-Wallis statistical test in order to statically evaluate the obtained results between manual and automatic processes. Finally, the statistical results have showed that there was no statistical difference between the retrieval processes. In this sense, the final results were considerably promising.
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