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Me thodologie d’analyse

Dans le document L'effet paravent des TICE (Page 164-200)

Vários  sistemas  têm  sido  desenvolvidos  para  apoio  à  tomada  de  decisão  cooperativa em grupo (Pinson, Louca et al. 1997) (Gachet and Haettenschwiler 2003)  (Vahidov  and  Fazlollahi  2004).  Um  dos  primeiros  exemplos  foi  o  sistema  Hermes  (Karacapilidis  and  Papadias  2001),  descrito  pelos  seus  autores  como  sendo  um  sistema  “que  captura  de  forma  eficiente  os  argumentos  dos  utilizadores,  estimula  a  descoberta  de  conhecimento  e  a  argumentação  das  questões  em  jogo,  ao  mesmo  tempo  que  verifica  automaticamente  as  incongruências  entre  as  preferências  dos  utilizadores e leva em conta todos os argumentos proferidos para actualizar o estado  da discussão”. 

Na Tabela 4.2 enumera‐se um conjunto de SADG, nenhum dos quais incorpora  qualquer método formal de avaliação da qualidade da informação. 

Não  se  pretendendo  efectuar  nesta  tese  uma  avaliação  de  SADG,  é  indicada  para cada um destes SADG uma referência bibliográfica onde pode ser encontrada a  sua descrição. A grande maioria dos sistemas não tem cariz comercial. 

Tabela 4.2 – Exemplos de SADG42 

Designação  Refª  Site

Hermes   (Karacapilidis and  Papadias 2001)  N/D

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Team Expert 

Choice  (Saaty 2008)  http://www.expertchoice.com  Web‐HIPRE  (Mustajoki and  Hamalainen 2000)  http://www.hipre.hut.fi/  Família VISA  (Hodgkin, Belton  et al. 2005)  N/D  Família  ELECTRE  (Figueira, Greco et  al. 2009)  http://www4.fe.uc.pt/lmcdias/iris.htm http://www.lamsade.dauphine.fr/english/software.html#el3.log  HIVIEW3  (Phillips 2004)  http://www.catalyze.co.uk

WINGDSS  (Csáki, Rapcsák et  al. 1995)  http://www.oplab.sztaki.hu  Opinions‐ Online  (H\äm\äl\äinen  2003)  http://www.opinions.hut.fi/  NEGOPLAN  (Noronha and  Szpakowicz 1996)  N/D  MARKEX  (Matsatsinis and  Siskos 1999)  N/D  PREFDIS  (Zopounidis and  Doumpos 2000)  N/D  MIIDAS  (Siskos, Spyridakos  et al. 1999)  N/D  FARSYS  (Volberda and  Rutges 1999)  N/D    4.6  Sistemas de Apoio à Decisão na Saúde 

Várias  definições  podem  ser  encontradas  na  literatura  para  os  Sistemas  de  Apoio à Decisão na Saúde (SADS). A grande maioria dos autores identifica‐os com a  capacidade  de  efectuar  diagnósticos  e  fornecer  recomendações  sobre  tratamentos,  principalmente  para  os  primeiros  sistemas  suportados  por  técnicas  da  Inteligência  Artificial (Kong, Xu et al. 2008) (Coiera 2003).            42 Todos os sítios foram verificados em Dezembro de 2009.  43  N/D: não disponível 

Actualmente  estes  sistemas  alargaram  a  sua  utilização  para  além  do  estrito  campo do acto médico de diagnóstico e prescrição, desde os laboratórios clínicos, o  ensino,  a  monitorização  clínica,  o  reconhecimento  e  interpretação  de  imagens  e  os  cuidados intensivos. 

Os  sistemas  actuais  de  apoio  à  decisão  na  saúde  estão  direccionados  para  quatro  grupos  diferentes  de  agentes  de  decisão,  com  diferentes  requisitos  e  diferentes níveis de conhecimento médico (Leroy and Chen 2007). 

Os  primeiros  dois  grupos  –  profissionais  da  área  da  saúde  e  investigadores  ‐  possuem  formação  de  base  em  ciências  médicas  ou  biomédicas  e  usam  os  seus  conhecimentos para tomar decisões que afectam terceiros. Os profissionais de saúde  interagem directamente com os doentes e usam os sistemas de apoio à decisão para  ajuda no diagnóstico de doenças, adiantar prognósticos, estabelecer a dose ideal de  um medicamento ou avaliar as possíveis interacções entre medicamentos.  

Os  profissionais  que  fazem  a  gestão  dos  recursos  de  saúde  constituem  o  terceiro grupo. Não têm uma interacção clínica directa com os doentes, mas são os  responsáveis, em termos de gestão, pelas opções e pelos meios afectos aos cuidados  de saúde. 

Finalmente,  o  último  grupo  e  o  mais  numeroso  de  agentes  de  decisão,  com  o  menor  conhecimento  de  medicina,  é  o  público  em  geral.  Os  doentes  e  os  seus  familiares  cada  vez  mais  procuram  informações  online  sobre  doenças  específicas,  enquanto as pessoas saudáveis pesquisam informação que lhes permita manter essa  condição.  

Vários  sistemas  online  de  apoio  à  decisão  começam  a  surgir  para  ajudar  os  doentes  a  avaliar  os  seus  sintomas  ou  para  ajudar  a  gerir  as  condições  de  doenças  crónicas. Podem ser tão simples como uma calculadora online para prever o risco de  desenvolver  diabetes44  (Hippisley‐Cox,  Coupland  et  al.  2009)  ou  sistemas  para  a         

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monitorização pelo próprio doente da evolução da sua doença crónica e o ajuste do  tratamento,  conforme  um  plano  previamente  estabelecido  com  o  médico  e  regularmente  revisto  por  este,  como  é  exemplo  o  P’ASMA45  –  Programa  de  Auto‐ Controlo, Seguimento e Monitorização da Asma . 

Os  sistemas  baseados  em  conhecimento,  e  entre  estes  os  sistemas  baseados  em  regras,  são  os  SADS  mais  usuais,  contendo  conhecimento  médico  para  tarefas  muito  específicas.  A  literatura  evidencia  um  consenso  generalizado  de  que  os  SADS  têm potencial para melhorar os cuidados de saúde, ou pelo menos ajudar a alterar o  comportamento dos técnicos de saúde (Coiera 2003), sendo utilizados com sucesso,  nomeadamente, em:   Alertas e lembretes;   Ajuda ao diagnóstico;   Análise crítica de terapias e do seu planeamento;   Apoio à prescrição;   Pesquisa de informação;   Reconhecimento e interpretação de imagens clínicas.    Por outro lado, as principais razões para o insucesso de muitos SADS incluem a  dependência  de  um  sistema  electrónico  de  processos  clínicos  dos  doentes  para  obtenção de dados de entrada, a deficiente concepção da interface com o utilizador,  a incapacidade de inserção natural na rotina dos processos de cuidados de saúde e de  tratamento e a relutância ou mesmo iliteracia informática de muitos profissionais de  saúde. 

Alguns  SADS  possuem  ainda  a  capacidade  de  aprendizagem,  permitindo  a  sua  utilização na descoberta de novos conhecimentos na medicina, nomeadamente para         

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o  desenvolvimento  de  bases  de  conhecimento  usadas  por  Sistemas  Periciais,  o  desenvolvimento  de  novos  medicamentos  e  para  pesquisa  avançada  no  desenvolvimento de modelos patofisiológicos a partir de dados experimentais. 

As  conclusões  do  último  relatório  da  Agency  for  Healthcare  Research  and  Quality46  (USA)  apontam  para  os  efeitos  positivos,  de  alguma  eficácia,  na  utilização  dos  actuais  SADS.  A  sua  maior  utilidade  foi  demonstrada  na  prevenção  do  erro  médico,  especialmente  quando  interligados  com  sistemas  electrónicos  de  registos  clínicos dos doentes e directamente inseridos no processo de tratamento. Apontam  ainda para o menor suporte que os sistemas actuais fornecem no caso de cuidados  continuados  de  saúde,  nomeadamente  na  doença  crónica,  e  para  a  necessidade  de  novos desenvolvimentos nessa área.  

É precisamente uma das áreas que o projecto VirtualECare pretende cobrir. 

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