Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2002.Um paciente que apresente infecção hospitalar será submetido a tratamentos agressivos com uso de terapêuticas modernas, sua permanência será prolongada e a sua evolução poderá ser fatal, a detecção dos fatores de risco e o diagnostico prévio podem reduzir drasticamente a incidência de infecção em pacientes internados. O desenvolvimento de uma metodologia informatizada, que auxilie ao especialista em IH simular as probabilidades de um paciente apresentar infecção hospitalar, mesmo que ainda não tenha apresentado, pode antever ações de diagnóstico e consequentemente de tratamento preventivo diminuído assim o ciclo de tratamento do paciente. Este projeto prevê o uso da metodologia NNISS (National Nosocomial Infections Surveillance) para registro de infecção hospitalar, onde o registro da busca ativa de pacientes através de procedimentos e formulário padronizados, bem como o uso de software para auxilio ao diagnostico através de técnicas de tratamento de incerteza, especificamente sistemas especialistas probabilísticos. Este projeto apresenta um modelo de software componentizado, bem como, um protótipo que permite o registro de busca ativa de pacientes e um modelo de rede bayesina para simulação casos de infecção hospitalar.