Resumo: O constante avanço tecnológico faz com que uma grande variedade de equipamentos médico-hospitalares esteja disponível no mercado e, cada vez mais, o corpo clínico torna-se dependente dessas novas tecnologias para tratar os pacientes de maneira mais segura e eficiente. No cenário do sistema de saúde atual, em que os recursos financeiros passaram a ser mais controlados, o gerenciamento de tecnologia tem ganhado crescente importância. No entanto, mesmo com disponibilidade de dados históricos de manutenção, os engenheiros clínicos têm dificuldades em realizar o gerenciamento com base nos dados quantitativos concretos do banco de dados, o que os leva freqüentemente a basear-se em sua experiência profissional para a tomada de decisões. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma metodologia de classificação de equipamentos baseada nos requerimentos de manutenção corretiva, levando em conta o número e duração de ocorrências, bem como o custo deste tipo de serviço. As classes de equipamentos foram estabelecidas por meio da análise Always Better Control (ABC). Em seguida, foi utilizada a lógica paraconsistente anotada (LPA) para identificar inconsistências e/ou indeterminações que poderiam surgir no estabelecimento das classes de equipamentos. Como aproximadamente 90% das classificações não apresentaram inconsistências e/ou indeterminações, pode-se dizer que a classificação foi desenvolvida de maneira coerente e pode ser utilizada como ferramenta de auxílio ao gerenciamento diário de manutenções, realizado pelos engenheiros clínicos, planejamento de aquisição e substituição de equipamentos, data mining por fabricantes e até mesmo por órgãos governamentais e agências reguladoras. Por outro lado, inconsistências e/ou indeterminações detectadas com a LPA indicam à equipe de engenharia clínica os casos que requerem uma análise post-hoc mais detalhada Ver menos

Abstract: Current technological development increases the variety of medical equipment available to the market, which turns physicians dependent on the new technologies for safer and more efficient treatment of patients. As a result of the rapid technological advance and rigid control of financial resources in the current healthcare system, medical technology management has become more important. Nonetheless, even with historical maintenance data available, clinical engineers have difficulty in performing management based on the quantitative and concrete information in the database, and usually employ their professional experience for decision making. This work describes a methodology for classification of medical equipment based on some requirements for corrective maintenance: failure frequency, time and cost of this kind of service. Equipment classes were established using the Always Better Control analysis (ABC). The paraconsistent annotated logic (PAL) was used to identify inconsistencies and indeterminacies that might arise from the equipment classification. As almost 90% of the classifications did not present inconsistencies and/or indeterminacies, it is possible to conclude that the classification was coherent and may be used as a tool for helping clinical engineers on daily management work, new equipment acquisition and replacement planning, data mining for equipment manufacturers and by governmental and regulatory agencies. On the other hand, the inconsistencies and/or indeterminacies detected with PAL may point out to the clinical engineering team specific equipments that require a more detailed, post-hoc, case analysis


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