Banca de DEFESA: Suenia Carvalho Vieira Carneiro de Almeida

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Suenia Carvalho Vieira Carneiro de Almeida
DATA : 13/12/2024
HORA: 10:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a0a9998084fcc459f92b72fb6608767f7%40thread.tacv2/17339
TÍTULO:

SeletorDLTSaude: Uma Proposta de Framework de Seleção de DLT (Distributed Ledger Technology) e Algoritmos de Consenso aplicados a Sistemas de Gestão de Saúde

PALAVRAS-CHAVES:

Blockchain, Tecnologias de Ledger Distribuído, Consenso Multicritério,

PÁGINAS: 92
RESUMO:

A seleção de Tecnologias de Ledger Distribuído (DLTs) e algoritmos de consenso para o setor de saúde apresenta desafios significativos, dada a complexidade das demandas por segurança, escalabilidade, eficiência energética e conformidade regulatória. Este trabalho propõe o SeletorDLTSaude, um framework modular e adaptável, desenvolvido para apoiar a escolha de tecnologias distribuídas em ambientes de saúde. Baseado na adaptação da Pilha Shermin, o framework organiza a análise em quatro camadas – Aplicação, Consenso, Infraestrutura e Internet –, permitindo uma avaliação detalhada de aspectos técnicos, operacionais e regulatórios. A principal inovação do SeletorDLTSaude está em sua abordagem multicritério, que integra métricas técnicas, como taxa de transações por segundo (TPS), latência e consumo energético, com critérios qualitativos, como interoperabilidade e governança flexível. A validação do framework foi realizada em cenários críticos, como a gestão de registros eletrônicos de saúde (EHRs), monitoramento IoT e pagamentos hospitalares. Os resultados demonstraram que o SeletorDLTSaude é eficaz na recomendação de tecnologias otimizadas, destacando-se o Tangle (IOTA) e o algoritmo Proof of Authority (PoA), que apresentaram alta eficiência energética, segurança e conformidade com normas como a LGPD e a HIPAA. Apesar dos resultados promissores, foram identificadas limitações, como a dependência da qualidade e abrangência das bases de dados utilizadas, bem como a necessidade de revisões periódicas devido à rápida evolução tecnológica e regulatória. Como direções futuras, propõe-se a integração de algoritmos de aprendizado de máquina para automação dos critérios de seleção, a expansão das métricas avaliadas e a validação prática em projetos-piloto no setor de saúde. O SeletorDLTSaude se posiciona como uma ferramenta estratégica para modernizar o setor de saúde, promovendo eficiência, sustentabilidade e proteção de dados sensíveis em sistemas distribuídos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 330495 - WILLIAM FERREIRA GIOZZA
Interno - 2311780 - FABIO LUCIO LOPES DE MENDONCA
Interno - 2363646 - RAFAEL RABELO NUNES
Externo à Instituição - EVALDO CESAR CAVALCANTE RODRIGUES - CEBRASPE