An interactive agent to support hospital bed allocation based on plan validation

Abstract

Esta dissertação apresenta um estudo sobre agentes inteligentes para auxiliar o pessoal do hospital responsável pela alocação de recursos, particularmente a alocação de leitos hospitalares. Foi investigada e aplicada uma abordagem baseada em um agente inteligente capaz de validar planos de alocação de leitos e interagir com profissionais do hospital usando comunicação em linguagem natural. Para atingir o objetivo deste trabalho, foi desenvolvido um simulador de alocação de leitos hospitalares baseado na web integrado com um chatbot para interação com o usuário, bem como um agente inteligente Jason que usa VAL como validador de planos para verificar se existe alguma falha em uma alocação feita pelo usuário. O agente desenvolvido é capaz de analisar o feedback dado pelo validador e passar a informação para o usuário usando linguagem natural através do chatbot. Essa abordagem foi analisada por profissionais responsáveis pela alocação de leitos em dois hospitais de Porto Alegre – RS, Brasil. Obteve-se um feedback satisfatório desses profissionais, bem como várias idéias de melhoria do chatbot desenvolvido. Desta forma, é possível concluir que a interação com o chatbot é considerada fácil e a abordagem desen- volvida é útil na rotina diária de alocação de leitos, mas existem outras tarefas importantes que o agente também pode desempenhar.

This dissertation presents a study on intelligent agents for assisting hospital staff in charge of resource allocation, particularly hospital bed allocation. We investigate and apply an approach based on a smart agent able to validate bed allocation plans and to interact with hospital professionals using natural language communication. In order to achieve the aims of this work, we developed a web-based simulator of hospital bed allocation integrated with a chatbot for interaction with the user, as well as a smart agent programmed in Jason that uses VAL as a plan validator to check if there is any flaw in a user-made allocation. Our agent is able to analyse the feedback given by the validator and pass the information to the user using natural language through the chatbot. We analysed our approach with professionals responsible for bed allocation in two hospitals in Porto Alegre – RS, Brazil. We have obtained satisfactory feedback from these professionals, who also made several suggestion for future improvement of our chatbot. This way, it is possible to conclude that interaction with the chatbot can be considered easy and the approach developed is useful in daily bed-allocation routine, but that there are other important tasks that our agent can also do and that we hope to address in future work.