MODELO CONEXIONISTA PARA AVALIAÇÃO DE PROPOSTAS PARA AQUISIÇÃO DE EQUIPAMENTOS MÉDICO-HOSPITALARES

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS UNICAMP FACULDADE DE ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO FEEC DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA -DEB Ernesto Fernando Ferreyra Ramírez MODELO CONEXIONISTA PARA AVALIAÇÃO DE PROPOSTAS PARA AQUISIÇÃO DE EQUIPAMENTOS MÉDICO-HOSPITALARES Tese apresentada à Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas como requisito parcial para obtenção do Título de Doutor em Engenharia Elétrica. Orientador: Prof. Dr. Saide Jorge Calil Banca Examinadora: Prof. Dr. Lincoln de Assis Moura Jr. (VIDATIS) Prof. Dr. Giovani Baratto (DELC/UFSM) Prof. Dr. Eduardo Tavares Costa (FEEC/UNICAMP) Prof. Dr. Sérgio Santos Mühlen (FEEC/UNICAMP) Profa. Dra. Vera Lúcia da Silveira Nantes Button (FEEC/UNICAMP) Campinas-SP Agosto de 2005 FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA DA ÁREA DE ENGENHARIA -BAE -UNICAMP F415m Ferreyra Ramírez, Ernesto Fernando. Modelo conexionista para avaliação de propostas para aquisição de equipamentos médico-hospitalares/ Ernesto Fernando Ferreyra Ramírez-Campinas, SP: [s.n.], 2005. Orientador: Saide Jorge Calil. Tese (doutorado) -Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. 1. Engenharia biomédica. 2. Bioengenharia. 3. Inteligência artificial. 4. Redes Neurais. I. Calil, Saide Jorge. II. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. III. Título. Titulo em Inglês: Conectionist Model to Evaluate Medical Equipment Purchasing Proposals Palavras-chave em Inglês: Clinical Engineering; Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks Área de concentração: Engenharia Biomédica Titulação: Doutor em Engenharia Elétrica Banca examinadora: Lincoln de Assis Moura Junior, Giovani Baratto, Eduardo Tavares Costa, Sérgio Santos Mühlen e Vera Lúcia da Silveira Nantes Button Data da defesa: 04/08/2005 RESUMO FERREYRA RAMÍREZ, E.F. (2005), Modelo Conexionista para Avaliação de Propostas para Aquisição de Equipamentos Médico-Hospitalares. No Brasil, existe uma parcela significativa de equipamentos médico-hospitalares inoperantes devido à condução inadequada, feita por pessoas despreparadas, do processo de aquisição desses equipamentos. Visando uma futura solução para esse problema, nesta tese foi desenvolvido um estudo para mostrar a possibilidade de representar (através da utilização de redes neurais artificiais) o processo cognitivo utilizado por engenheiros clínicos experientes durante a fase de ponderação dos critérios para julgamento de propostas de fornecimento de equipamentos médicos. Para isso, as respostas fornecidas, a uma pesquisa com engenheiros clínicos de várias regiões do país, foram usadas para construir exemplos para treinamento de diversas arquiteturas de redes neurais. Os melhores resultados (maior correlação com as respostas originais e menor erro quadrático de teste) foram obtidos para a composição (ensemble) de 100 redes neurais de duas camadas escondidas treinadas com o algoritmo back-propagation. Isso mostrou a viabilidade de representar o conhecimento dos especialistas na forma de um modelo conexionista não-linear, cujas saídas fornecem a importância de diversos fatores (clínico, financeiro, qualidade, segurança e técnico) envolvidos no processo de julgamento de propostas para aquisição de um equipamento médico. Palavras-chave: Engenharia Clínica; Inteligência Artificial; Redes Neurais Artificiais. ABSTRACT FERREYRA RAMÍREZ, E.F. (2005), Conectionist Model to Evaluate Medical Equipment Purchasing Proposals. Most recently, in Brazil, there are evidences of a great number of useless medical equipment, due to the absence of experienced professionals to conduct an effective purchasing plan by the healthcare institutions. In order to search a future solution to this problem it was developed a study to verify the liability of representing (trought artificial neural networks) the cognitive process used by clinical engineering experts, during the evaluation phase of purchasing proposals for medical equipment. An inquiry (using electronic mail) to clinical engineers from several brazilian regions was conducted, using an electronic chart that contained a list of parameters commonly used for this evaluation phase. Data from the filled charts were used to train, and to test, diverse types of artificial neural networks. The best results (major correlation and minor quadratic errors with respect to the original entries) were encountered for an ensemble of 100 two-hidden-layers perceptrons trained with the backpropagation algorithm. It was then showed that the knowlegde of clinical engineers (for the evaluation process of purchasing proposals) can be represented by a non-linear conectionist model, whose entries would be the phisical risk, cost and strategic importance of the medical equipment. The model s outputs are the importance given by clinical engineers for five factors (clinical, financial, quality, safety and technical) for the evaluation of a medical equipment. Keywords: Clinical Engineering; Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks. iii iv À minha amada esposa e companheira Sidnéia e ao nosso querido filhinho Luiz Fernando. v vi Agradecimentos Primeiramente, agradeço a Deus e aos meus pais Ema (In memoriam) e Fernando por minha existência e por poder escrever este trabalho. Agradeço à minha esposa Sidnéia pelos estímulos incessantes e pela compreensão em relevar minha ausência a seu lado em muitos momentos. Nesta oportunidade envio um abraço aos meus familiares e amigos de Fortaleza, Santa Cruz do Rio Pardo, Campinas e Londrina. Também aproveito para agradecer ao meu sábio orientador Prof. Saide Jorge Calil e aos demais professores do DEB/FEEC/UNICAMP pelos inúmeros conselhos e oportunidades que me proporcionaram crescimento acadêmico e pessoal. Também sou grato aos Profs. Giovani Baratto (DELC/UFSM) e Fernando José Von Zuben (DCA/FEEC/UNICAMP) pelas orientações sobre redes neurais artificiais. É claro que não poderia esquecer os colegas e amigos do DEB/FEEC/UNICAMP e do CEB/UNICAMP, especialmente o Sandro, as bibliotecárias Val e Mirian, e os engenheiros Aldo Mangili e Érica Wall. Além disso, agradeço o apoio dos colegas do DEEL/CTU/UEL, em especial dos Profs. Maria Bernadete Morais França, Luis Carlos Kakimoto, Lourenço Matias, Walter Germanovix e Taufik Abrão. Agradeço ainda aos meus colegas da área acadêmica, que me disponibilizaram gentilmente alguns de seus trabalhos, os quais foram fontes de consulta muito importantes para a realização desta tese. Sou extremamente grato aos profissionais das áreas de engenharia clínica e administração hospitalar que responderam aos questionários que facilitaram, assim, a realização desta tese. E a todas as outras pessoas que passaram por minha vida e que, de alguma forma, contribuíram para a realização deste trabalho e pelos bons momentos vividos nesse período. Este trabalho contou com o suporte financeiro inicial da CAPES e do apoio institucional da PROPPG/UEL. vii viii A paciência é amarga, mas seus frutos são doces. Rousseau O especialista sabe cada vez mais sobre menos, até saber tudo sobre nada. O generalista sabe cada vez menos sobre mais, até saber nada sobre tudo. George Bernard Shaw Só há uma parte do universo que você pode ter certeza de melhorar, e é você mesmo. Aldous Huxley ix x SUMÁRIO Pág. Resumo Abstract Lista de publicações durante o Doutorado Lista de figuras Lista de tabelas Lista de abreviaturas e siglas 1. Introdução 1.1. Objetivos 1.2. Organização da tese 2. Aquisição de Equipamentos Médicos 2.1. Panorama geral da aquisição de equipamentos médicos 2.2. Importância das metodologias para aquisição de equipamentos médicos 2.3. Metodologias para aquisição de equipamentos médicos 2.3.1. Processo genérico de aquisição de equipamentos médicos 2.3.2. Planejamento estratégico e especificações mínimas 2.3.3. Avaliação das propostas de aquisição 2.3.4. Recebimento e controle de qualidade 2.4. Comentários sobre a literatura de aquisição de equipamentos médicos 3. Inteligência Artificial 3.1. Inteligência artificial (IA) 3.1.1. Origens e definições de IA 3.1.2. Aplicações de IA 3.1.3. Abordagens em IA 3.2. Redes neurais artificiais (RNA) 3.2.1. Neurônio biológico 3.2.2. Modelo de neurônio artificial 3.2.3. Topologias de RNA 3.2.4. Aprendizagem de RNA 3.2.5. Técnicas para melhorar o desempenho de uma RNA 3.3. Redes neurais artificiais e a aquisição de equipamentos médicos iii iii xiii xv xix xxi 1 3 4 5 8 15 18 18 32 46 57 67 71 72 72 79 81 83 83 86 89 91 98 104 xi 4. Metodologia 109 4.1. Considerações iniciais 112 4.2. Definição dos critérios envolvidos na avaliação de propostas 115 4.3. Aquisição do conhecimento dos especialistas 118 4.3.1. Elaboração do questionário 120 126 4.3.2. Escolha dos equipamentos médicos 4.3.3. Geração dos conjuntos de equipamentos 129 4.4. Análise das respostas recebidas 131 4.4.1. Classificação de risco dos equipamentos escolhidos 133 4.4.2. Classificação de custo dos equipamentos escolhidos 135 4.4.3. Classificação de importância estratégica dos equipamentos escolhidos 137 4.4.4. Normalização das entradas das redes neurais artificiais 139 4.4.5. Normalização das saídas das redes neurais artificiais 143 4.4.6. Exemplo de normalização de entradas e saídas das RNA 143 4.5. Treinamento e teste das RNA 145 4.5.1. Perceptron LMS / Adaline 150 152 4.5.2. Perceptron com uma camada escondida 4.5.3. Perceptron com duas camadas escondidas 154 4.5.4. Seleção dos melhores modelos de RNA 155 4.5.5. Resposta do melhor modelo encontrado 156 5. Resultados e Discussão 5.1. Análise das respostas dos especialistas 5.1.1. Análise das respostas à parte 1 do questionário 5.1.2. Análise das respostas à parte 2 do questionário 5.2. Resultados do treinamento das RNA 5.2.1. Escolha do melhor modelo de RNA 5.2.2. Viabilidade de utilizar ensembles 5.2.3. Aplicação de técnicas para melhoria do desempenho das RNA 5.3. Análise do modelo de RNA escolhido 6. Conclusões 6.1. Conclusões do trabalho 6.2. Sugestões de trabalhos futuros Referências 157 158 159 162 172 174 177 178 182 191 192 194 195 Apêndices A -Texto completo de Ramírez et al. (2003) 211 B -Texto completo de Ramírez et al. (2004) 217 223 C -Texto completo de Ramírez; Calil (2004) D -Planilha utilizada para os trabalhos mostrados nos apêndices A, B e C e versões iniciais do questionário para consulta aos especialistas 231 E -Regras de classificação de risco de equipamentos médicos 237 243 F -Programa "listeq2.m" desenvolvido para esta tese G -Conjunto de dados utilizados para treinamento e teste das RNA 247 249 H -Principais programas desenvolvidos para treinar as RNA I -Resultados do treinamento das RNA para todos os modelos 261 xii LISTA DE PUBLICAÇÕES DURANTE O DOUTORADO RAMÍREZ, E.F.F.;CALIL, S. J. (1997), Proposal of a Medical Equipment Prioritizing Method Within a Hospital s Preventive Maintenance Program".Proceedings of World Congress on Medical Physics And Biomedical Engineering. Nice, France. FRANÇA, M.B.M.;RAMÍREZ, E.F.F.;GOMI, J. (1999), Bug 2000 nos Equipamentos Médicos do HURNP".I Encontro Regional de Iniciação Científica da Unopar, Londrina, Brasil. RAMÍREZ, E.F.F.;CALIL, S.J. (2000), Engenharia Clínica: Parte I Origens (1942-1996)",Semina: Ci. Exatas Tecnol. v.21, n.4, p. 27-34. RAMÍREZ, E.F.F.;JERONYMO NETO, O.;JANNANI, J. (2001), Método para Avaliação de Propostas de Compra de Equipamentos Médicos",Semina: Ci. Exatas Tecnol. v.22, n.1, p. 3-11. RAMÍREZ, E.F.F. (2002), Implantação de Serviços de Engenharia Clínica no HURNP/UEL",Semina: Ci. Exatas Tecnol. v.23, n.1, p. 67-76. FERREYRA RAMÍREZ, E.F.;CALDAS, E.C.;SANTOS JR.,P.R. (2002), Manual Hospitalar de Manutenção Preventiva. Londrina: EDUEL, 180p. FELIZARDO, K.R.;ITANO, M.E.;RAMÍREZ, E.F.F. (2002), Controle de Qualidade de Oxímetros de Pulso em Hospitais",Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. São José dos Campos, Brasil: v. 2/5, p. 41-45. HIRAMA, R.T.;NISHIKAWA, R.;PENCO, M.C.C.;YOKOO, R.;RAMÍREZ, E.F.F. (2002), Método para Inspeção de Bombas Infusoras",Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. São José dos Campos, Brasil: v. 2/5, p. 35-40. MAEOKA, G.K.;CALSAVARA, V.C.R.;KURAMOTO, A.S.R.;RAMÍREZ, E.F.F. (2002) "Metodologia para Avaliação de Desfibriladores e Cardioversores" Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. São José dos Campos, Brasil: v. 2/5, p. 46-50. RAMÍREZ, E.F.F.;BARATTO, G.,CALIL, S.J. (2003), Using Neural Networks to Select Medical Equipment Purchasing Proposals",Proc. WC2003 -World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Sydney, Australia, 24-29 August. RAMÍREZ, E.F.F.;BARATTO, G.,CALIL, S.J. (2004), Auxílio na Decisão para Aquisição de Equipamentos Médicos Utilizando Redes Neurais Artificiais",Anais do III Congresso Latino Americano de Engenharia Biomédica / XIX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. João Pessoa, Brasil, 22-25 Setembro. RAMÍREZ, E.F.F.;CALIL, S.J. (2004), Análise da Aquisição de Equipamentos Médicos Utilizando Redes Neurais Artificiais",Anais do IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde. Ribeirão Preto, Brasil, 07-10 Novembro. PENCO, M.C.C.;RAMÍREZ, E.F.F. (2004), Proposta para Avaliação Quantitativa para Aquisição de Equipamentos Médicos",Semina: Ci. Exatas Tecnol. v.25, n.1, p. 107-112. xiii xiv LISTA DE FIGURAS .1: Custo de aquisição de uma tecnologia .2: Fluxograma do processo de aquisição de equipamentos médicos .3: Ciclo de aquisição de tecnologia .4: Fluxograma do processo de aquisição de equipamentos médicos .5: Diagrama de etapas para a aquisição de equipamentos médico-hospitalares .6: Processo genérico de aquisição de equipamentos médicos .7: Fluxograma de compra de equipamentos biomédicos .8: Fluxograma de aquisição de equipamentos médico-hospitalares .9: Processo genérico de planejamento para aquisição de capital .10: Formulário para requisição e autorização de gastos .11: Formulário de requisição de equipamentos para ser utilizado junto com a equação 2.1 clínica clínica figuras 2.12 e 2.13 .15: Passos gerenciais para fazer a avaliação clínica e tecnológica de equipamentos médicos .16: Matriz utilizada para avaliar opções de equipamentos e vendedores .17: Matriz comparativa da avaliação quantitativa dos atributos entre as empresas concorrentes médicos .19: Formulário para avaliação técnica de equipamentos médico-hospitalares .20: Exemplo de planilha de comparação de produtos .21: Avaliação classificatória de bombas infusoras baseada na planilha mostrada na figura 2.20 .22: Exemplo de formulário para inspeções de aceitação de equipamentos médicos .23: Exemplo de formulário para recebimento de equipamentos médicos .24: Exemplo de formulário de pré-instalação durante o recebimento de equipamentos médicos .25: Exemplo de termo de recebimento de equipamentos médicos .1: Neurônio biológico .2: Grafo arquitetural de um neurônio artificial .3: Funções de ativação não-lineares mais utilizadas em neurônios de uma RNA .4: RNA direta com 3 camadas .5: RNA direta com 4 camadas .6: RNA recorrente com neurônios ocultos generalização dos mapeamentos produzidos 9 18 19 20 21 22 22 23 32 33 39 41 42 42 49 50 51 51 52 54 55 63 64 65 66 84 86 88 89 90 91 98 .12: Parte clínica da avaliação tecnológica pré-aquisição feita por um departamento de engenharia .13: Parte técnica da avaliação tecnológica pré-aquisição feita por um departamento de engenharia .14: Análise das informações provenientes das avaliações clínica e técnica mostradas nas .18: Exemplo de critérios de julgamento de uma proposta técnica para aquisição de equipamentos .7: Comparação de desempenho para dados de treinamento e teste, de modo a medir a capacidade de xv .8: Exemplo de curvas de treinamento e de teste de uma RNA em cujo treinamento foi utilizada validação cruzada .9: Três razões fundamentais para o emprego de um ensemble consultados 99 102 122 .1: Versão final da parte 1 do questionário para avaliação do perfil dos especialistas a serem, 2: Versão final da parte 2 do questionário, para saber como os especialistas a serem consultados priorizariam os critérios sugeridos para avaliação de uma proposta de venda de um equipamentos médico-hospitalar cada critério, de acordo com o equipamento avaliado. 4: Exemplo de resposta de um Engenheiro Clínico à parte 3 do questionário mostrado na figura 4.3 143 .5: Modelo geral utilizado para o treinamento das redes neurais artificiais com as respostas dos engenheiros clínicos .6: Modelo LMS .7: Modelo RN1 .8: Modelo RN2 descrito no capítulo 4 capítulo 4 descrito no capítulo 4 questionário descrito no capítulo 4 do questionário de correlação aplicada à parte 2 do questionário 145 150 152 154 159 160 160 161 163 165 123 124 .3: Versão final da parte 3 do questionário para verificar as notas que os especialistas atribuiriam para .1: Distribuição do tempo de experiência dos 32 engenheiros clínicos que responderam ao questionário .2: Local de trabalho dos 32 engenheiros clínicos que responderam ao questionário descrito no .3: Natureza da instituição de trabalho dos 32 engenheiros clínicos que responderam ao questionário .4: Número de leitos hospitalares atendidos pelos 32 engenheiros clínicos que responderam ao .5: Boxplot mostrando a dispersão de todas as respostas fornecidas (32 engenheiros clínicos) à parte 2 .6: Boxplot mostrando a dispersão das respostas remanescentes (19 engenheiros clínicos) após análise .7: Comparação das médias das respostas dos engenheiros clínicos para os fatores clínico (CL), financeiro (F), qualidade (Q), segurança (S) e técnico (T) com as saídas da média de ensemble das RNA do modelo 29 182 .8: Vistas parciais dos hiperplanos de decisão resultantes do ensemble com RNA do modelo 29, mostrando as saídas referentes aos fatores clínico (CL), financeiro (F), qualidade (Q), segurança (S) e técnico (T) para equipamentos de baixa importância estratégica 184 xvi .9: Nível de importância atribuída pelo modelo 29 aos fatores clínico (CL), financeiro (F), qualidade (Q), segurança (S) e técnico (T) para equipamentos médicos de baixa importância estratégica (entrada IE fixa em +1) e com diversas classificações de risco e custo (+1 =baixo; 2 =médio; 3 =alto) 185 .10: Nível de importância atribuída pelo modelo 29 aos fatores clínico (CL), financeiro (F), qualidade (Q), segurança (S) e técnico (T) para equipamentos médicos de média importância estratégica (entrada IE fixa em +2) e com diversas classificações de risco e custo (+1 =baixo; 2 =médio; 3 =alto) 186 .11: Nível de importância atribuída pelo modelo 29 aos fatores clínico (CL), financeiro (F), qualidade (Q), segurança (S) e técnico (T) para equipamentos médicos de alta importância estratégica (entrada IE fixa em +3) e com diversas classificações de risco e custo (+1 =baixo; 2 =médio; 3 =alto) Figura D.1: Planilha utilizada para os trabalhos mostrados nos apêndices A, B e C Figura D.2: Versão inicial da parte 1 do questionário para consulta aos especialistas Figura D.3: Versão inicial da parte 2 do questionário para consulta aos especialistas Figura D.4: Segunda versão da parte 2 do questionário para consulta aos especialistas Figura D.5: Versão inicial da parte 3 do questionário para consulta aos especialistas 187 232 233 234 234 235 xvii xviii LISTA DE TABELAS Tabela 2.1: Sugestão de critérios e subcritérios para priorização de alternativas de investimentos em tecnologias de saúde Tabela 2.2: Quantificação do coeficiente v da equação 2.1 Tabela 2.3: Quantificação do coeficiente g da equação 2.1 Tabela 2.4: Quantificação do coeficiente ci da equação 2.1 Tabela 2.5: Documentos entregues em propostas de fornecimento de equipamentos médicos sugeridos na literatura de EC acompanhados por Nelson et al. (1992) Tabela 3.1: Características da programação convencional e da programação em IA Tabela 4.1: Principais técnicas de aquisição do conhecimento Tabela 4.2: Lista de equipamentos comumente encontrados em hospitais 35 38 38 38 46 56 58 79 118 127 128 Tabela 4.4: Classificação de risco dos equipamentos médicos da Tabela 4.3 segundo as 25 regras de classificação mostradas no Apêndice E Tabela 4.5: Estimativa de custo dos equipamentos médicos da Tabela 4.3 Tabela 4.6: Classificação dos equipamentos médicos da Tabela 4.3 segundo a sua importância estratégica 138 Tabela 4.7: Valores atribuídos aos níveis de classificação dos equipamentos médico-hospitalares utilizados nesta tese 140 Tabela 4.8: Valores finais das entradas de risco (R), custo (C) e importância estratégica (IE) relacionadas a cada um dos equipamentos médicos utilizados para o treinamento das redes neurais artificiais e listados na Tabela 4.3 (C) e importância estratégica(IE) mostrada na Tabela 4.8 parte 3 do questionário mostrado na .3 depois da análise de correlação das respostas fornecidas na parte 2 do questionário de importância atribuída pelos engenheiros clínicos (vide .6 ) 141 142 144 166 167 172 Tabela 5.4: Resumo dos melhores resultados entre todos os experimentos realizados com os diversos modelos de RNA descritos no capítulo 4 174 Tabela 4.9: Distribuição dos equipamentos da Tabela 4.3 de acordo com a sua classificação de risco (R), custo Tabela 4.10: Exemplos para treinamento das RNA gerados a partir da resposta de um engenheiro clínico à Tabela 5.1: Verificação do perfil majoritário dos engenheiros clínicos, que responderam à pesquisa, antes e Tabela 5.2: Agrupamento dos 20 critérios da parte 2 do questionário (vide .2) de acordo com a ordem Tabela 5.3: Categorias (vide Tabela 4.9) utilizadas para fazer o treinamento e teste das redes neurais artificiais 134 136 Tabela 2.6: Alguns fatores e critérios para avaliação de propostas de aquisição de equipamentos médicos Tabela 2.7: Problemas encontrados nos testes de aceitação de equipamentos de imagens médicas Tabela 4.3: Lista de equipamentos utilizados para incluir no questionário de consulta aos engenheiros clínicos xix Tabela 5.5: Resumo dos testes de hipóteses e análise de variância monofatorial com os erros quadráticos de teste (EQMTe) dos diversos modelos de RNA mostrados na Tabela 5.4 Tabela 5.6: Dispersão das respostas fornecidas pelas 100 RNA que compõem o ensemble do modelo 29 177 Tabela 5.7: Comparação dos principais resultados do treinamento do modelo 29 original (treinamento seqüencial), com os resultados da aplicação do treinamento por lote e a da implementação da técnica bagging (ensemble de 100 RNA com 25 bootstraps cada) Tabela F.1: 55 grupos sorteados pelo programa "listeq2.m" Tabela G.1: Conjunto de exemplos utilizados para treinamento e teste das redes neurais artificiais Tabela I.1: Significado das siglas que são utilizadas nas tabelas contidas neste apêndice os resultados são a média de um ensemble de 100 redes neurais 180 245 248 262 263 175 Tabela I.2: Resultados do treinamento de diversas RNA do tipo Adaline treinadas com o algoritmo LMS. Todos Tabela I.3: Resultados do treinamento de diversas RNA do tipo Perceptron com uma camada escondida, treinadas com o algoritmo Back-propagation. Todos os resultados são a média de um ensemble de 100 redes neurais 264 Tabela I.4: Resultados do treinamento de diversas RNA do tipo Perceptron com duas camadas escondidas, treinadas com o algoritmo Back-propagation. Todos os resultados são a média de um ensemble de 100 redes neurais bagging e do treinamento por Lote 265 267 Tabela I.5: Resultados do treinamento das RNA do modelo 29 (vide Tabela I.4) com a utilização da técnica xx LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ABC: Custeio baseado em atividades (Activity Based Costing); AT: Avaliação Tecnológica; BAM: Memórias Bidirecionais Associativas (Bidirectional Associative Memories); BP: Algoritmo de Retropropagação (Back-Propagation); C: Entrada da rede neural artificial referente ao custo do equipamento médico; CL: Saída da rede neural artificial referente à importância do fator clínico; EAS: Estabelecimento assistencial de saúde; EC: Engenharia clínica, ou engenheiro clínico; ET: Especificações técnicas; F: Saída da rede neural artificial referente à importância do fator financeiro; IA: Inteligência artificial; IAC: Inteligência artificial conexionista; IAE: Inteligência artificial evolutiva; IAH: Inteligência artificial híbrida; IAS: Inteligência artificial simbólica; IE: Entrada da rede neural artificial referente à importância estratégica do equipamento médico; LMS: Algoritmo de mínimos quadrados médios (Least Mean Squares); Q: Saída da rede neural artificial referente à importância do fator qualidade; R: Entrada da rede neural artificial referente ao risco do equipamento médico; RN1: Rede neural artificial com uma camada escondida; RN2: Rede neural artificial com duas camadas escondidas; RNA: Rede(s) neural(is) artificial(is); RP: Algoritmo de Retropropagação; S: Saída da rede neural artificial referente à importância do fator segurança; T: Saída da rede neural artificial referente à importância do fator técnico. xxi xxii 1. Introdução Nas últimas décadas, a inovação tecnológica na área médica progrediu de forma tão acelerada que esta evolução não foi acompanhada pelas respectivas metodologias de gerenciamento e controle durante o seu ciclo de vida (BRONZINO, 1992; HAWKINS, 1992). Isto levou ao surgimento da área de engenharia clínica, que é uma especialidade da engenharia biomédica que cuida dos aspectos técnicos e administrativos que envolvem a operação segura e eficiente dos equipamentos médico-hospitalares (PANOUSIS et al.,1997). Um dos momentos mais importantes no ciclo de vida de um equipamento médico é o planejamento da sua incorporação ao parque tecnológico do hospital (Antunes et al. 2002). Por isso, é importante contar com a aplicação de uma metodologia para auxílio na aquisição de equipamentos. Isto se mostra mais importante em países em desenvolvimento, onde os recursos e a disseminação de informações são mais escassos (TAWFIK, 1994). Muita coisa já foi escrita, e às vezes implementada com sucesso relativo. Mas como os trabalhos encontrados são relativamente novos, falta ainda incorporar esta base teórica aos procedimentos efetivamente realizados pelos engenheiros clínicos de campo (RAMÍREZ, 2002). A tomada de decisões na área da saúde, especificamente durante a aquisição de equipamentos médicos, requer a atuação de uma equipe multidisciplinar formada por médicos, enfermeiros, administradores hospitalares e engenheiros clínicos (CALIL, 2000; AMORIM, 1997). Entretanto, nem todos os hospitais, principalmente os de pequeno e médio 1 porte, possuem recursos humanos e financeiros para manter uma estrutura deste tipo. É nesse contexto que a aplicação de inteligência artificial (IA) para auxiliar a resolver este problema aparece como uma alternativa promissora. A utilização de IA permitirá que essas instituições contem com o auxílio de ferramentas computacionais que possam simular o comportamento de um profissional gabaritado. Assim, poder-se-á aplicar a IA a processos de tomada de decisões, do mesmo modo como a avaliação de propostas para aquisição de equipamentos médicos. Na área de aquisição de equipamentos médicos foram desenvolvidos previamente alguns trabalhos (VERGARA, 1999; MÜLLER JR.,2000; SILVA JR. 2004) com a utilização de sistemas especialistas simbólicos (SES), provavelmente devido à fácil interação com o usuário, o qual deve especificar as características desejadas, ou escolhê-las através de menus com informações previamente incorporadas aos programas. Estes trabalhos são de extrema valia para usuários experientes, que conhecem bem a área de tecnologias médicohospitalares. Entretanto, o mesmo não se aplicará a usuários leigos ou com pouca experiência, que necessitariam de informações mais trabalhadas (de preferência obtidas através de consultas a especialistas mais experientes na área de engenharia clínica). Por isso, nesta tese, é feito um estudo para verificar a possibilidade de representação efetiva do conhecimento de especialistas em engenharia clínica no campo de "aquisição de equipamentos médicos",através de redes neurais artificiais. Em trabalhos futuros, isso permitirá a elaboração de um sistema especialista híbrido, que possa auxiliar mais efetivamente os usuários de instituições de saúde de pequeno e médio porte. 2 1.1. Objetivos Este trabalho de tese tem por objetivo geral: Estudar a possibilidade de utilização de um modelo conexionista, ou seja, que é baseado em redes neurais artificiais, para fazer a representação do conhecimento de profissionais envolvidos na análise de propostas para aquisição de equipamentos médicos".Para isso, foram necessários atingir os seguintes objetivos específicos: Propor um conjunto de fatores (grupos de critérios) para avaliação de propostas de venda durante um processo de aquisição de equipamentos médicos; Verificar a viabilidade de utilizar um modelo de avaliação de propostas de aquisição de equipamentos médicos, que consista na determinação de uma média ponderada para os diversos fatores envolvidos na avaliação de uma proposta de aquisição; Verificar, através de uma consulta a especialistas no processo de aquisição, se os pesos dos fatores utilizados irão variar significativamente de acordo com o perfil do profissional consultado e de acordo com o tipo de equipamento que estará sendo avaliado. 3 1.2. Organização da tese Além deste capítulo introdutório, esta tese é composta pelas seguintes partes: Capítulo 2, onde é mostrado o estado-da-arte na área de aquisição de equipamentos médicos, com alguns dados históricos e revisão crítica das principais metodologias gerencias relacionadas a esta área; Capítulo 3, em que é feita uma breve revisão sobre inteligência artificial, dando-se ênfase à abordagem conexionista (redes neurais artificiais) e mostrando-se alguma literatura sobre tomada de decisões envolvendo a aquisição de equipamentos médicos; Capítulo 4, onde é mostrada detalhadamente a metodologia utilizada para consultar os especialistas e a manipulação das respostas recebidas para fazer o treinamento e teste das redes neurais artificiais; Capítulo 5, que mostra os principais resultados encontrados ao implementar-se a metodologia descrita no capítulo 4, acompanhados de uma discussão dos mesmos; Capítulo 6, composto pelas conclusões do trabalho e sugestões de trabalhos futuros; Referências bibliográficas e apêndices com informações adicionais para auxiliar o leitor a entender melhor o trabalho feito nesta tese. 4 2. Aquisição de Equipamentos Médicos Nas últimas décadas, a inovação tecnológica progrediu de forma tão acelerada que vem fazendo parte de quase todos os aspectos de nossas vidas. Isto é especialmente verdadeiro na área médica (BRONZINO, 1992). Apesar da medicina ter uma longa história, a evolução de um sistema de saúde baseado em tecnologias capazes de fornecer uma ampla gama de diagnósticos e tratamentos terapêuticos efetivos é um fenômeno relativamente novo. Dentro deste processo evolutivo, o hospital moderno vem-se estabelecendo como o centro de um sistema de saúde tecnologicamente sofisticado (BRONZINO, 2000a). Particularmente após a II Guerra Mundial, houve um grande desenvolvimento de novas tecnologias (por exemplo: tomografia computadorizada, ressonância magnética, sistemas de monitorização fisiológica e lasers cirúrgicos) para aplicação na área da saúde. Esta evolução, porém, não foi acompanhada pelas respectivas metodologias de gerenciamento e controle durante o seu ciclo de vida (HAWKINS, 1992). Isso estimulou o aparecimento de diversas subdivisões na área de engenharia, entre as quais a engenharia clínica uma especialidade da engenharia biomédica que cuida dos aspectos técnicos e administrativos que envolvem a operação segura e eficiente dos equipamentos médicos dentro do ambiente hospitalar (PANOUSIS et al.,1997; BRONZINO, 2000b; LAUFMAN, 2002). Assim, desde a década de 70, as atividades desenvolvidas pela Engenharia Clínica vêm sendo cada vez mais solicitadas pelos hospitais do Brasil e do mundo (RAMÍREZ; CALIL, 2000). Uma das 5 principais atividades da engenharia clínica é o gerenciamento do ciclo de vida de todas as tecnologias1 que envolvem equipamentos médico-hospitalares. Esse gerenciamento envolve não apenas a manutenção como também a participação no processo de aquisição, recebimento, testes de aceitação, avaliação, treinamento, manutenção, alienação e demais assuntos referentes aos equipamentos médicos (ANTUNES et al.,2002). Este capítulo abordará o tema "Aquisição de Equipamentos Médicos" e será composto por 4 seções: Panorama geral da aquisição de equipamentos médicos, onde serão mostrados alguns dados envolvendo a aquisição de equipamentos médicos no Brasil e nos Estados Unidos; Importância das metodologias de aquisição de equipamentos médicos, onde serão citadas diversas referências na literatura que justificam a importância das metodologias de aquisição de equipamentos médicos; Metodologias de aquisição de equipamentos médicos, onde serão mostradas as diferentes metodologias de aquisição de equipamentos médicos encontradas na literatura, segundo os tópicos: o Processo genérico de aquisição de equipamentos médicos: fases envolvidas no processo de aquisição de equipamentos médicos; o Planejamento estratégico e geração das especificações mínimas: métodos utilizados pelo grupo gestor do hospital para descobrir as necessidades clínicas dos operadores e definir os tipos, as quantidades e as características dos equipamentos médicos a serem adquiridos; 1 Segundo Antunes et al. (2002), dentro do ambiente hospitalar, pode-se dividir o ciclo de vida de uma tecnologia em 03 fases: incorporação (especificação, aquisição, instalação e treinamento); utilização (treinamentos, calibração, manutenção e contratos) e renovação/alienação (substituição ou preparação para uma nova aquisição). 6 o Avaliação das propostas: fase correspondente à escolha do fornecedor final do equipamento médico desejado; o Recebimento e controle de qualidade: serão mostrados métodos para incorporação ao sistema patrimonial e entrada em funcionamento do equipamento médico no hospital. Comentários sobre a literatura de aquisição de equipamentos médicos, onde serão feitas algumas considerações sobre as omissões ou excessos da literatura encontrada. Estas seções visam dar subsídios para justificar as decisões tomadas para a elaboração e implementação da metodologia proposta no capítulo 4 deste trabalho. 7 2.1. Panorama geral da aquisição de equipamentos médicos A aquisição de equipamentos médico-hospitalares é o processo pelo qual o hospital introduz, ou atualiza, tecnologias nos seus procedimentos (STIEFEL, 1988). As razões para a escolha de uma nova tecnologia podem ser agrupadas em 03 categorias (CRAM et al.,1997): necessidades clínicas dos pacientes e do corpo médico; apoio técnico-administrativo para melhoria da eficiência, ergonomia e atendimento às normas pertinentes; preferência do mercado que inclui o custo do equipamento e a conveniência da sua utilização para o cliente. Sem dúvida, o momento mais importante para o gerenciamento do ciclo de vida de uma tecnologia é o processo de aquisição, pois o preço de compra não constitui o critério mais importante na sua escolha (ANTUNES et al.,2002). Por isso, neste processo devem ser considerados todos os custos de operação e a qualidade do serviço pós-venda; nem sempre a opção mais cara irá aumentar a confiabilidade e durabilidade do equipamento adquirido (GRAY; MORIN, 1989). Diversos autores (DYRO, 1998; LUCATELLI, 1998; VERGARA, 1999; ANTUNES et al.,2002) costumam comparar os custos de ciclo de vida de uma tecnologia a um iceberg (vide .1), cujo preço de compra é representado pela parte visível, que segundo Stiefel e Riskalla (1995) geralmente corresponde a apenas 20% do custo total. Esta constatação é reforçada por Blumberg (1998) que, após uma pesquisa em mais de 500 hospitais nos EUA, verificou que o segundo maior componente de gastos dos hospitais metropolitanos de 300 a 400 leitos, ocorria durante o processo de compra de materiais, 8 componentes e equipamentos adicionado ao custo total com manutenção (mão-de-obra, peças e instalações) interna e externa de equipamentos de alta tecnologia. Ele também observou que houve um aumento na lucratividade quando foram feitos esforços para diminuir as despesas neste processo, através da melhoria da eficiência2 e custo-efetividade3. 1 Custo de aquisição de uma tecnologia (modificado de DYRO 1998). No início da década de 90, em alguns países em desenvolvimento, especificamente no Brasil, uma proporção significativa dos equipamentos médicos estava fora de operação devido a problemas gerenciais e técnicos tais como a inadequação ao seu uso ou ausência de manutenção básica (WANG; CALIL, 1991). Isso indicava evidências de transferência inadequada de tecnologia. Desde então tem sido importante entender os critérios envolvidos na licitação e doação de equipamentos (LEE, 1995). Naquela época, Calil (1994) já afirmava que a compra de equipamentos médicos era uma arte sofisticada, pois Quando o resultado perceptível de qualquer ação é obtido a um custo relativamente baixo (PANERAI; MOHR, 1990 apud BRITO, L.F.M. Comunicação Pessoal, 2002). 3 Relação entre os resultados reais de uma ação e os custos monetários dessa ação (TRINDADE, E.;MUHLEN, S.S.;BRITO, L.F.M.;BRITO, L.C.;RAMÍREZ, E.F.F. Comunicação Pessoal, 2002, Grupo de Discussão de Engenharia Clínica. http://www.engeclinbr.yahoogrupos.com.br). 2 9 existiam poucas leis de proteção ao consumidor e uma grande recessão mundial e conseqüente briga por mercados. Essa situação estimulou as empresas multinacionais fornecedoras a monopolizar os serviços de manutenção dos equipamentos médicos. Como resultado disso, nestes países estavam sendo cobrados preços exorbitantes por esses serviços (CALIL, 1994), e os hospitais brasileiros tiveram que deixar muitos equipamentos parados aguardando manutenção (20% a 40% segundo WANG; CALIL, 1991). Atualmente, no Brasil, apesar dos avanços conquistados, a questão da tecnologia em saúde reveste-se de complexidade, visto que as leis para proteger o consumidor, apesar de abrangentes, não são totalmente aplicadas e fiscalizadas pelas agências regulatórias do governo, gerando com isso grande insatisfação dos consumidores4 (IDEC, 2003). Em pesquisa recente, elaborada pelo Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo junto a 1.011 hospitais, pronto-socorros e prontos-atendimentos do estado, 56,5% das UTIs (Unidades de Terapia Intensiva) não tinham os equipamentos mínimos, como monitores cardíacos, oxímetros e aspiradores de secreções (LEITE, 2003). Na mesma pesquisa, ao avaliar salas de cirurgia, verificou-se que apenas 34,9% tinham mais de 91% dos equipamentos imprescindíveis nesses locais, tais como foco de luz, rede de gases medicinais e aspiradores de secreções. Esses dados mostram que há poucos recursos financeiros para aumentar a disponibilidade de equipamentos médicos, que muitas vezes podem estar parados esperando por conserto. Além disso, a absorção de novas tecnologias ainda depende, basicamente, da importação de equipamentos (GOMES; GOMES, 1998; FURTADO, 2001; CORNIALI; LEITE, 2002). Somente no Brasil, os gastos com peças e a importação de 10 equipamentos de imagens médicas (da ordem de US$ 1,19 bilhão entre 1994 e 1998) representaram importantes fontes de evasão de divisas em um mercado nacional estimado em US$ 1,3 bilhão/ano (CALIL, 2001). Adicionalmente, pode-se estimar gastos na ordem de US$ 71 milhões anuais com mão-de-obra de manutenção de equipamentos (CALIL, 2000). Também pode-se afirmar que na década de 90 houve uma explosão das importações que desequilibraram os fluxos existentes nesse setor, pois as importações saltaram de US$ 272 milhões em 1989 para US$ 1,2 bilhão em 1998, representando um crescimento de 339% no período5. Esses números, quando relacionados aos da produção interna, revelam que as importações representaram aproximadamente entre 40 e 50%6 da demanda interna de equipamentos médicos, enquanto no início da década de 80, essa proporção era de 25% (FURTADO; SOUZA, 2001). Todo este processo foi em parte originado pela abertura de mercado às importações por alguns países e pela falta de qualidade de algumas indústrias nacionais (CALIL, 1994). A reserva de mercado no Brasil, na década de 80, durou quase 10 anos, e, ao invés de reinvestir em novas tecnologias, as indústrias nacionais preocuparam-se em aumentar os seus lucros (CALIL, 1994). Com isso, países como o Brasil, que se haviam industrializado sob a proteção de barreiras tarifárias e comerciais, tiveram grandes dificuldades para acompanhar o ritmo dos avanços tecnológicos internacionais e, ao mesmo tempo, serem capazes de competir em preços (FURTADO; SOUZA, 2001). Segundo IDEC (2003), após uma pesquisa com consumidores do Brasil inteiro, das 08 agências reguladoras do governo brasileiro: 03 (37,5%) receberam conceito "regular" (inclusive a Anvisa Agência Nacional de Vigilância Sanitária); 03 (37,5%) receberam conceito "ruim" e 02 (25%) receberam conceito "muito ruim".5 Também nesse período, as importações de 1998 foram 7,25 vezes maiores do que as exportações de 1995, quando houve o melhor desempenho das exportações (FURTADO; SOUZA, 2001). 39,4% pelos dados da ABIMO Associação Brasileira da Indústria de Artigos e Equipamentos Médicos, Odontológicos, Hospitalares e de Laboratórios e 54,7% pelos dados da PAEP Pesquisa da Atividade Econômica Paulista (FURTADO; SOUZA, 2001). 6 4 11 Em vista de tudo isso, atualmente é cada vez mais importante a avaliação criteriosa no momento da aquisição para não encarecer desnecessariamente os serviços de saúde. Itens como compra racional, protocolos de recebimento e aceite, programas de manutenção preventiva e treinamento adequado para os usuários elevariam a vida útil dos equipamentos, resultando em gastos otimizados para a administração da unidade hospitalar (COELLI, 2002). Entretanto, observa-se que as etapas básicas num processo de desenvolvimento e gerência nem sempre estão sendo articuladas entre o planejamento, o projeto, a execução, a manutenção e a operação do equipamento médico (CORNIALI; LEITE, 2002). No Brasil, geralmente a maior preocupação está concentrada na execução de obras e na compra de equipamentos médicos. Por uma questão cultural, a manutenção e operação são negligenciadas, ocorrendo descontinuidades e baixa qualidade na prestação de serviços (CORNIALI; LEITE, 2002) devido a atrasos na instalação e interrupções no funcionamento dos equipamentos. Assim, o Brasil é obrigado a pagar juros sobre dívidas internacionais para aquisição de equipamentos, sem que a população consiga usufruir os benefícios decorrentes destas aquisições (SOUZA et al.,2000). Atualmente, a aquisição de um produto ótimo, ou seja, que satisfaça os requisitos de qualidade e segurança ao menor preço possível, continua sendo um processo difícil e extenuante (STIEFEL; RISKALLA, 1995). Isso se deve, em parte, ao crescente aparecimento de inovações tecnológicas (70% dos produtos médicos existentes hoje, não existiam há 10 anos atrás), que tornam os equipamentos obsoletos em pouco tempo (STIEFEL; RISKALLA, 1995), e, em parte, à diversidade de opções encontradas no mercado, combinado com as políticas internas dos hospitais e com fornecedores ambiciosos, que impõem aos adquirentes 12 dificuldades para obtenção de treinamentos técnicos e manuais de manutenção (GRAY; MORIN, 1989; LOPES, 1993; CALIL, 1994; ESPERANÇA et al.,1998; CALIL, 2000). Em uma instituição pública de saúde, além dos problemas citados anteriormente, ocorrem mais algumas dificuldades relacionadas com a pouca flexibilidade da lei de licitações. Apesar desta lei prever as modalidades técnica e preço, geralmente por comodidade ou falta de orientação, utiliza-se apenas esta última para licitar o bem a ser adquirido (AMORIM, 1997). Isso aumenta a necessidade de uma boa elaboração das especificações técnicas dos equipamentos, cuja qualidade dependerá da quantidade de informações disponíveis no mercado e na literatura. Por isso, desde o final da década de 90, para diminuir este problema, o governo brasileiro e a sociedade civil vêm promovendo iniciativas válidas tais como: edição, divulgação e/ou patrocínio de obras e projetos de auxílio para aquisição e gerência do ciclo de vida de equipamentos médicos e suas instalações (CALIL; TEIXEIRA, 1998; BRASIL, 2002a; BRASIL, 2002b; FERREYRA et al.,2002; ANTUNES et al.,2002; CORNIALI; LEITE, 2002; CALIL; GOMIDE, 2002); patrocínio a projetos para a implantação de um sistema de padronização de nomes de equipamentos médicos, de maneira similar à UMDNS -Universal Medical Device Nomenclature System do ECRI Emergency Care Research Institute (SOUZA, 2001); estabelecimento de rede de 100 hospitais sentinelas para angariar informações sobre a qualidade dos equipamentos médicos em uso no país, via setor de Tecnovigilância da ANVISA -Agência Nacional de Vigilância Sanitária (BRASIL, 2001a; BRASIL, 2001b); 13 financiamento de cursos de treinamento para pessoal técnico e administrativo visando melhorias nos processos de administração hospitalar e de manutenção de equipamentos médicos (BRASIL, 2002b; CALIL; GOMIDE, 2002); emissão de portarias que obrigam a certificação e registro de equipamentos médicos comercializados no Brasil (BRASIL, 1994b; BRASIL, 1999); emissão de portarias e normas que dimensionam e definem os tipos de equipamentos médicos que devem existir em determinados serviços hospitalares e a qualidade dos insumos por eles utilizados (BRASIL, 2002c). Apesar disso, um grande problema ainda enfrentado nesta área é a pulverização e disponibilidade restrita de informações (MÜLLER JR.,2000), principalmente em língua portuguesa, sobre tecnologias que ainda não estão devidamente validadas e sistematizadas. Então, a crescente inserção da tecnologia em procedimentos de atendimento à saúde, embora os qualifique e agilize, tem originado um conjunto de situações normalmente difíceis de resolver, tais como (BESKOW, 2001): especificação, compra, recebimento e instalação de equipamentos; treinamento dos operadores; manutenções preventivas e corretivas; substituição de equipamentos médico-hospitalares ao final de sua vida útil. Em vista de tudo isso, questões como relação entre custo e benefício efetividade, qualidade e resultados clínicos continuam desafiando os administradores hospitalares durante o processo de aquisição de tecnologias (MOULAVI et al.,1999). 14 2.2. Importância das metodologias para aquisição de equipamentos médicos Um dos maiores problemas defrontados pela área da saúde é o que diz respeito à escassez histórica de recursos financeiros disponíveis para o setor, a qual tem ficado mais acentuada nos dias atuais. Isso vem tornando urgente a necessidade de uma alocação mais racional desses recursos (TROTTA, 1998). Por isso, há alguns anos já vêm sendo valorizados o estudo e o desenvolvimento de metodologias e ferramentas computacionais para o custeio de ciclo de vida e aquisição de novas tecnologias (HAWKINS, 1992; FUGLESTAD, 1997). Estes trabalhos visam a redução das subjetividades inerentes ao processo de tomada de decisões, que geralmente é baseado somente em julgamento humano (STIEFEL; RISKALLA, 1995). Usualmente a decisão é tomada na base do "bom senso",da experiência prática ou de critérios subjetivos; sistemáticas que não são metodológicas e podem resultar em profundos danos tanto para a segurança dos pacientes quanto para a administração e economia hospitalar (KATZ, 1998). As decisões para aquisição de equipamentos médicos por instituições de saúde são, freqüentemente, tomadas com respeito a um setor/departamento ou evento isolado, sem se lhes dar uma ênfase multidepartamental (AMORIM, 1997). Por isso, para maximizar a quantidade de informações disponíveis durante um processo de aquisição de tecnologias, é consenso entre diversos autores pesquisados (GRAY; MORIN, 1989; LOPES; VIEIRA, 1992; LOPES, 1993; CALIL, 1994; STIEFEL; RISKALLA, 1995; DOMINGOS; GARCIA, 1998; VERGARA, 1999; CALIL, 2000; KOLZER et al.,2002), que a decisão final sobre a compra seja feita pelos usuários em conjunto com uma equipe interna do hospital formada por representantes (médicos, enfermeiros, engenheiros, advogados, administradores 15 hospitalares, etc.) dos diversos setores envolvidos, uma vez que o processo de aquisição de tecnologias envolve, direta ou indiretamente, todos os setores do hospital. Em 1994, nos EUA, 85% dos hospitais já possuíam grupos internos de avaliação (Product Evaluation Committes) para: analisar os pedidos de compra de novos equipamentos; padronizar produtos e procedimentos; estabelecer prioridades de compra e critérios para tomada de decisões; realizar avaliação de produtos e promover medidas para contenção de custos, abrindo campo para a participação de engenheiros clínicos (STIEFEL; RISKALLA, 1995). Em suma, é importante que exista uma política (método) para aquisição de novos equipamentos, pois isso (STIEFEL, 1988): define quais os custos envolvidos e considerados; reflete os objetivos do hospital; indica claramente como seriam preparadas as justificativas de compras; explica, pelo menos em termos gerais, como é tomada uma decisão sobre a aplicação de recursos. A sistematização de uma metodologia de aquisição de equipamentos otimiza o processo de tomada de decisõe