Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação
Departamento de Engenharia Biomédica
Análise da Aquisição de
Equipamentos Médico-Hospitalares
Utilizando Redes Neurais Artificiais
Ernesto F. F. Ramírez e Saide J. Calil
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Introdução
• Brasil – Anos 90:
– importações (US$ 272 milhões  1,2 bilhão)
– US$ 71 milhões/ano em m.o. de manutenção
– 20 a 40% de EMH parados
• Aquisição de EMH mal-feita:
– sem critérios definidos
– sem participação de profissionais experientes
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Introdução (cont...)
•Utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA):
-Útil para classificação de padrões ou
aproximação de funções;
-Aprendizagem a partir de exemplos.
•Objetivo:
“Verificar a viabilidade de utilizar RNA para
representar o conhecimento de profissionais
envolvidos na análise de propostas para
aquisição de equipamentos médicos”
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Metodologia
A) Definição dos fatores de Avaliação
•Preço de compra
•Forma de pagamento
Custo
•Custo de instalação
•Custo de operação
•Confiabilidade
•Precisão
Desempenho
•Operacionalidade
•Manutenibilidade
Ergonomia
•Experiência anterior
•Padronização
•Segurança
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Metodologia (cont...)
B) Consulta aos Especialistas
Engenheiros Clínicos (EC) - 1º semestre de 2003:
•33 EC consultados por e-mail (03 NE; 16 SE; 12 Sul; 02 DF)
•15 responderam (01 NE; 06 SE; 08 Sul; 00 DF)
Gestores de Saúde (Grupo GS) - 2º semestre de 2003:
•23 profissionais (07 enf.; 02 méd./ vet./ admh./ odon./ eduf. / geog.; 01
farm. / hist./ servs./ mat.)
C) Análise das Respostas Recebidas
•Correlação/regressão e variância.
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Metodologia (cont...)
D) Escolha das RNA
Figura 1 – Modelo LMS (neurônio linear treinado com o
algoritmo de mínimos quadrados)
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Metodologia (cont...)
D) Escolha das RNA (cont...)
Bias = +1
Bias = +1
Custo = X1
Desempenho = X2
Saída
Ergonomia = X3
Figura 2 - Modelo RN-1 (Perceptron 3-5-1 treinado com o
algoritmo de Retro-Propagação)
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Metodologia (cont...)
D) Escolha das RNA (cont...)
Bias = +1
Bias = +1
Bias = +1
Custo = X1
Desempenho = X2
Saída
Ergonomia = X3
Figura 3 – Modelo RN-2 (Perceptron 3-5-3-1 treinado com o
algoritmo de Retro-Propagação)
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Metodologia (cont...)
E) Treinamento das RNA
•100 RNA independentes (pesos sinápticos iniciais aleatórios) para
cada modelo e para cada grupo;
•Seleção aleatória e sem reposição dos exemplos (70% + 30%);
•Treinamento seqüencial e ordem de apresentação aleatória;
•Limite de 500 épocas para o grupo EC e 393 para o grupo GS
(77.000 exemplos);
•Normalização das entradas X1, X2 e X3 (divisão por 10).
F) Escolha do Melhor Modelo
•Utilização de Testes de Hipóteses (p < 0,01)
•Menor erro quadrático médio em relação a todos os exemplos e em
relação à média das respostas dos especialistas
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Resultados
A) Seleção dos Especialistas
Figura 4 - Respostas de Todos os especialistas (grupo EC)
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Resultados (cont...)
A) Seleção dos Especialistas (cont...)
Figura 5 - Respostas dos especialistas do grupo EC após seleção
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Resultados (cont...)
A) Seleção dos Especialistas (cont...)
G1
G2
G4
10,0
G5
G7
Notas Atribuídas
8,0
G8
G9
6,0
G10
G12
4,0
G14
2,0
G17
G19
0,0
G21
1
2 3
4 5
6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Núm ero da Proposta
G22
Média
Figura 6 - Respostas dos especialistas do grupo GS após seleção
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Resultados (cont...)
B) Treinamento das RNA
Tabela 1 - Erros quadráticos médios (EQMF) dos diversos modelos
de RNA, após treinamento com as respostas do grupo EC
Tabela 2 - Erros quadráticos médios (EQMF) dos diversos modelos
de RNA, após treinamento com as respostas do grupo GS
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Resultados (cont...)
B) Treinamento das RNA (cont...)
Expressão 1 - Resposta média do modelo LMS para o grupo EC
Nota Final = -1,39 + 0,56xCusto + 0,55xDesempenho + 0,21xErgonomia
Expressão 2 - Resposta média do modelo LMS para o grupo GS
Nota Final = -1,28 + 0,36xCusto + 0,58xDesempenho + 0,38xErgonomia
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Resultados (cont...)
C) Escolha do Melhor Modelo
Média das respostas (EC)
Resultados do modelo RN-2
10
9
Resultados do modelo LMS
8
Resultados do modelo RN-1
Notas Finais
7
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Número da Proposta
Figura 7 - Comparação das respostas dos modelos de RNA
com a média das respostas dos especialistas do grupo EC
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Resultados (cont...)
Média das respostas (GS)
C) Escolha do Melhor Modelo
Resultados do modelo RN-2
Resultados do modelo LMS
Resultados do modelo RN-1
9
8
7
Notas Finais
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Número da Proposta
Figura 8 - Comparação das respostas dos modelos de RNA
com a média das respostas dos especialistas do grupo GS
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Discussão e Conclusões
•Erros quadráticos médios próximos do ideal;
•Menor EQMF para o modelo LMS;
•Diferenças entre os erros absolutos são insignificantes;
•Alta correlação nas respostas;
•EC: Custo > Desempenho > Ergonomia;
•GS: Desempenho > Ergonomia > Custo
•Fatores: Custo, Desempenho e Ergonomia?
•Uso promissor de RNA em Sistema Especialista Híbrido
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