O serviço de urgências é um dos departamentos mais importantes de qualquer hospital, muitas vezes aberto 24 horas por dia é o serviço que mais fornece utentes a um hospital. Posto isto, e perante uma população cada vez mais envelhecida, devido ao aumento da esperança média de vida, irá fazer com que a afluência a estes serviços venha a aumentar, assim é de extrema importância que o hospital seja capaz de realizar uma gestão eficaz dos recursos hospitalares disponíveis, de modo a que a qualidade de serviço que este pode oferecer aos utentes não seja comprometida e não se venha a verificar casos em que um utente não pode ser internado por falta de camas, ou que não tenha quarto disponível e tenha de ser colocado no corredor, entre outros. Hoje em dia os hospitais com vista na possibilidade de análise de dados através de técnicas de Data Mining, que permitem a extração de conhecimento a partir das grandes quantidades de dados (Big Data) guardadas nos seus sistemas informáticos sob a forma de registos médicos eletrónicos (Eletronic Health Records). A análise da Big Data produzida por um hospital vai permitir um olhar um para estes números e de certa forma ajudar a gestão do hospital a gerir melhor estes recursos de modo a melhorar os seus serviços, melhorando as condições dos utentes, deixando estes mais satisfeitos. O autor desta tese irá analisar dados reais de um serviço de urgências fornecidos por um hospital da região de Lisboa, tratando destes dados e de seguida realizando uma análise descritiva que nos permita retirar conclusões em relação ao tempo que um doente passa no hospital (Length of stay), entre outras métricas, tendo em conta vários fatores que o possam influenciar, e de seguida elaborar uma análise preditiva do Length of Stay com vista a ajudar a apoiar o processo de tomada de decisões pelo hospital.

The Emergency Department (ED) is one of the essential departments of any hospital, often open 24 hours a day is the service that most provides patients to a hospital. Advances in medicine have resulted in an increase in average life expectancy and, consequently, an ageing population, which will lead to an increase in affluence and need for healthcare, so it is of extreme importance that the hospitals are able to carry out effective management of available hospital resources, so that the quality of service (QoS) it can offer to patients is not compromised and there are no cases where a patient cannot be admitted due to lack of beds, or is not treated due to lack of medication, among others. Hospitals today are aware of the growing importance of data analysis. Data Mining techniques allow extracting knowledge from the big data stored in their computer systems in the form of electronic health records (EHR). This analysis of big data produced by a hospital will, to some extent, help the hospital management to better manage these resources to improve its services, improving the quality of its service, making the patients more satisfied, which can contribute to a healthier society. The author of this thesis will analyze data from an ED provided by an hospital in the Lisbon region, processing the data and then performing a descriptive analysis that allows us to draw conclusions regarding the time a patient spends in the hospital (Length of Stay), among other metrics, taking into account several factors that may influence it, and then perform a predictive analysis of the Length of Stay in order to help the hospital in the decision-making process.