HealCity: Usando Dados de Sinais Vitais dos Cidadãos e a Técnica de Elasticidade para gerência de Ambientes de Saúde no Contexto de Cidades Inteligentes
Resumo
Cidades inteligentes podem melhorar a qualidade de vida dos cidadãos otimizando a utilização de recursos. Em um ambiente conectado à IoT, a saúde das pessoas pode ser monitorada constantemente, o que pode ajudar a identificar problemas médicos antes que se tornem sérios. No entanto, hospitais superlotados podem levar a longos tempos de espera para que os pacientes recebam tratamento. Este trabalho apresenta o HealCity, um modelo focado em cidades inteligentes que pode monitorar o uso de ambientes de saúde pelos pacientes e adaptar a alocação de profissionais de saúde para atender às suas necessidades. O HealCity usa dados de sinais vitais (IoT) em técnicas de previsão para antecipar quando a demanda por um determinado ambiente excederá sua capacidade e sugere ações para alocar profissionais de saúde de acordo. Além disso, introduzimos o conceito de Elasticidade Multinível de Recursos Humanos em Cidades Inteligentes, gerenciando assim os recursos humanos em diferentes níveis de uma cidade inteligente. Um algoritmo também é desenvolvido para gerenciar e identificar automaticamente o hospital apropriado para um possível paciente futuro. O HealCity foi avaliado com quatro ambientes hospitalares e obteve resultados promissores: comparado a hospitais com alocações estática de profissionais, ele reduziu o tempo de espera para atendimento em até 87,62%Referências
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Publicado
09/06/2025
Como Citar
FISCHER, Gabriel Souto; RIGHI, Rodrigo da Rosa.
HealCity: Usando Dados de Sinais Vitais dos Cidadãos e a Técnica de Elasticidade para gerência de Ambientes de Saúde no Contexto de Cidades Inteligentes. In: PRÊMIO ARTUR ZIVIANI - CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES (DOUTORADO) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 25. , 2025, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 151-156.
ISSN 2763-8987.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2025.6874.