A COMUNICAÇÃO INTERNA EM UM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO FEDERAL DA REDE EBSERH: OTIMIZANDO O PROCESSO USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA

  • Clarissa Oliveira de Carvalho
  • Alysson José Ramos Casimiro
  • Hertz Wilton de Castro Lins
  • Danilo Alves Pinto Nagem

Resumo

  1. O atual contexto de inovação tecnológica digital que a indústria 4.0 trouxe, gerando um gigantesco volume de dados, traz novos desafios para a comunicação interna das organizações. Os hospitais são instituições naturalmente complexas em virtude de sua diversidade de atividades, perfis de profissionais, tipos de públicos e regulamentações a serem seguidas, sendo um exemplo de instituição com demandas de gerenciamento de dados em larga escala. O perfil organizacional dos hospitais universitários e seu papel na sociedade, instigaram a reflexão sobre a importância da qualidade das informações, a maneira como são divulgadas, bem como a forma que são recebidas pelo público interno de um hospital universitário, ou seja, sobre a eficácia na comunicação interna desse tipo de instituição, tendo em vista que esta vai impactar a todos que lidam direta ou indiretamente com pacientes, influenciando nos resultados entregues, seja na formação acadêmica ou na assistência de saúde. Porém, observa-se que os processos referentes à comunicação interna nesse tipo de organização apresentam algumas dificuldades como a falta de comunicação dirigida e interatividade entre os diversos segmentos do público interno. O objetivo deste trabalho foi verificar as necessidades e carências do público interno de um grande hospital universitário da rede Ebserh (Complexo Hospital de Clínicas da UFPR) e fazer uma proposta de utilização de inteligência artificial como instrumento para realizar a comunicação dirigida, por meio de recomendação de conteúdo. O estudo pautou-se em pesquisa bibliográfica, pesquisa quanti-qualitativa junto à amostra qualificada do público interno do Complexo Hospital de Clínicas da UFPR (formado por profissionais e residentes de todas as áreas), bem como o desenvolvimento de uma prova de conceito para recomendação de conteúdo a partir de notícias disponibilizadas nos portais do CHC-UFPR e Ebserh. Este trabalho proporcionou verificar a importância e as dificuldades que existem na comunicação interna de um grande hospital universitário, ao mesmo tempo em que demonstrou que o uso de inteligência artificial, como gestão de dados e recomendação de conteúdo, pode ser uma solução viável e promissora para essas carências inserindo esse tipo de organização na era da comunicação 4.0.

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Biografia do Autor

Clarissa Oliveira de Carvalho

Bacharel em Comunicação Social – Habilitação em Relações Públicas pela Universidade Federal de Santa
Maria. Analista Administrativo – Relações Públicas da Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares, lotada
no Complexo Hospital de Clínicas da UFPR. Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Gestão e
Inovação em Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. oliveira.carvalho@ebserh.gov.br

Alysson José Ramos Casimiro

Bacharel em Ciências e Tecnologia com ênfase em Telecomunicações, pela Universidade Federal do Rio
Grande do Norte. Residente em Business Intelligence and Analytics no Tribunal de Contas do Rio Grande
do Norte. alyssoncasimiro23@gmail.com

Hertz Wilton de Castro Lins

Doutor em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte
(UFRN). Professor Adjunto do Departamento de Engenharia de Comunicações da Universidade Federal do
Rio Grande do Norte (UFRN). hertzw@gmail.com

Danilo Alves Pinto Nagem

Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor Associado
da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). danilo.nagem@gmail.com

Publicado
19-04-2021
Como Citar
Oliveira de Carvalho, C., Ramos Casimiro, A. J., de Castro Lins, H. W., & Nagem, D. A. P. (2021). A COMUNICAÇÃO INTERNA EM UM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO FEDERAL DA REDE EBSERH: OTIMIZANDO O PROCESSO USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA. Revista Brasileira De Inovação Tecnológica Em Saúde - ISSN:2236-1103, 10(3), 25. https://doi.org/10.18816/r-bits.v10i3.23352
Seção
Artigos Originais