Using Bayesian Networks to improve the Decision Making Process in the Public Health System
2014
Luiz Odorico Monteiro de Andrade , Antonio Mauro Barbosa de Oliveira
Abstract – This paper proposes the use of Bayesian networks tosupport the decision-making process in health systems governance. In particular, this paper presents LARIISA_Bay, a new component based on Bayesian networks that works together with LARIISA, acontext-aware platform to support applications in public health systems. The main goal of the proposed component is to assist teamsof health specialists in order to better diagnose diseases through data collected from users of LARIISA. As a case study, we focus on scenarios of dengue fever disease. We classify dengue cases into oneof the following levels: emergency (i.e., dengue hemorrhagic fever),grave (i.e., dengue fever) or normal (i.e., absence of the disease). Based on this classification, teams of health specialists can accurately make decisions, for example, to alert a health care agent to visit locations with a high incidence of the disease, to send an ambulance when an dengue emergency case has occurred, as well as give technical instructions on how to deal with specific cases. We present a prototype of LARIISA_Bay and the corresponding interfaces to support the interactions of the patient, the health careagent and the specialist with the system.
Resumo – Este artigo propõe o uso de redes Bayesianas para apoiar o processo decisório na governança de sistemas de saúde. Em particular, este artigo apresenta o LARIISA_Bay, um novo componente baseado em redes bayesianas que funciona em conjunto com o LARIISA, uma plataforma sensível ao contexto para suporte a aplicações em sistemas de saúde pública. O principal objetivo do componente proposto é auxiliar equipes de especialistas em saúde a diagnosticar melhor doenças por meio de dados coletados de usuários do LARIISA. Como estudo de caso, focamos em cenários de dengue. Classificamos os casos de dengue em um dos seguintes níveis: emergência (ou seja, dengue hemorrágica), grave (ou seja, dengue) ou normal (ou seja, ausência da doença). Com base nessa classificação, as equipes de especialistas em saúde podem tomar decisões com precisão, por exemplo, alertar um agente de saúde para visitar locais com alta incidência da doença, enviar uma ambulância quando ocorrer uma emergência de dengue, bem como dar instruções técnicas sobre como lidar com casos específicos. Apresentamos um protótipo do LARIISA_Bay e as respetivas interfaces para apoiar as interações do paciente, do agente de saúde e do especialista com o sistema.