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Dissertação

{en_GB=MedClick: last minute medical appointments no show management} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Um no show ocorre quando um cliente tem um compromisso com outra entidade e, voluntariamente ou involuntariamente, não comparece a esse compromisso. O termo foi originalmente usado por companhias aéreas, mas desde então é usado também no ramo da hotelaria e, mais importante, no ramo da saúde, onde estas ocorrências são bastante prejudiciais. A não comparência de um paciente a uma consulta vai significar um slot de tempo da clinica e do profissional de saúde que não está a ser devidamente utilizado. O objetivo desta tese é encontrar uma solução que minimize os no-shows, detectando quando os pacientes não virão ás consultas e encontrando um substituto adequado, com base em vários fatores. Já existem algumas soluções implementadas para ajudar com o problema dos \textit{no-shows}, normalmente baseadas em técnicas de inteligência artificial. No entanto, o objetivo destas implementações são apenas detectar alturas temporais de risco de no-show, em que a sua solução será o overbooking. O objetivo desta tese será um algoritmo que consegue encontrar um paciente substituto para essa consulta. Esta tese está inserida no contexto da plataforma web MedClick e da empresa com o mesmo nome, no qual este algoritmo irá eventualmente ser implementado. , en=A no-show occurs when a client has an appointment of some sorts with another entity and, voluntarily or not, the client does not show up to that appointment. The term was originally popularized by airline companies, but since then it has also been used by hotel companies and the health care sector, where these occurrences are extremely harmful. The goal of this thesis is to find a solution that minimizes no-shows, detecting when a patient is not going to come to the appointment, finding an appropriate replacement, based on various parameters. There are already some implemented solutions to help with the no-show problem, mainly focused on machine learning techniques, which aim to find a time slot where there is a risk of occurring a no-show so that the clinic can overbook accordingly. The objective of this thesis will be to develop an algorithm that, instead, can detect an appropriate replacement for that appointment. This thesis is made in the context of the MedClick web application and of the company with the same name, on which the algorithm will eventually be implemented. }
Keywords: {pt=no-show, Consultas, Inferencia Bayesiana, Regressão Logistica, Abordagem Hibrida, en=No-Show, Appointment, Bayesian Inference, Logistic Regression, Hybrid Approach}

Discussão: outubro 30, 2017, 13:0