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API da TAIL-OR para análises preditiva e prescritiva.

Apresentação

Este documento apresenta um tutorial de como utilizar a API que se comunica com os modelos preditivo e prescritivo desenvolvidos para a aplicação TAIL-OR. Em sua versão final, todos esses passos estarão embutidos na aplicação por meio da interface com o usuário.

Rodando a aplicação

1. Rode pip3 install -r requirements.txt para baixar os requisitos.

2. Rode python3 app.py para levantar o servidor.

A aplicação em funcionamento deve imprimir as seguintes mensagens no terminal:

Veja que o caminho para a porta de execução do aplicativo está destacado em vermelho.

Obs.: Recomendamos a utilização de Linux para executar a API.

Rodando o modelo prescritivo

Para rodar o modelo prescritivo, além de ter a aplicação rodando, é necessário fazer uma requisição com envio de parâmetros. Uma boa interface para essa tarefa é o aplicativo Postman, disponível na loja de aplicativos do Linux.

1. Baixe o Postman.

2. Abra o aplicativo.

3. Com a aplicação rodando, copie o caminho para a porta de execução no campo "Enter URL or paste text" e acrescente, ao final, a rota "/prescriptive". Por exemplo, para o caminho "http://127.0.0.1:8080", a rota final será "http://127.0.0.1:8080/prescriptive".

4. Do lado esquerdo desse campo, selecione o método POST.

5. Abaixo desse campo, selecione a seção "Body".

6. Selecione a opção "raw" e o tipo de arquivo "JSON".

7. Agora, para simular diferentes parâmetros no modelo de prescrição, copie e cole o seguinte JSON na caixa de texto, alterando os valores de: "demand" para modificar a demanda por leitos; "equipment_rates" para modificar a proporção necessária de oxímetros, de ECGs e de ventiladores por leito, respectivamente; "staff_rates" para modificar a proporção necessária de técnicos de enfermagem, de enfermeiros e de médicos por leito, respectivamente; e "consumable_rates" para modificar a proporção necessária de Atracúrio, Midazolam e Rocurônio por leito, respectivamente. Para utilizar as proporções padrão, substitua os valores por "null". No caso da demanda, será utilizada a demanda prevista pelo modelo preditivo para o próximo mês.

{
    "demand": 65,
    "equipment_rates": {"0": 1, "1": 1, "2": 1},
    "staff_rates": {"0": 0.5, "1": 0.1, "2": 0.1},
    "consumable_rates": {"0": 630, "1": 180, "2": 180}
}

8. Clique em "Send" e aguarde o envio da resposta.

9. Clique em "Save response" e, em seguida, em "Save to a file" e baixe o arquivo HTML.

10. Abra o arquivo para acessar a solução prescrita.

11. Caso você queira simular também mudanças no estoque e no corpo profissional dos hospitais, acesse a planilha [TAIL-OR] Banco de dados e faça alterações.