Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2009.A elaboração de modelos de simulação computacionais para o tratamento da complexidade existente em sistemas reais é um trabalho importante. A área médica e de saúde apresenta variadas situações em que a modelagem e simulação podem ser aplicadas como, por exemplo, nos estudos epidemiológicos, na realização de diagnósticos, no estudo do envelhecimento, etc. Pesquisas apontam que trabalhos de modelagem do envelhecimento e estratégicos na área de saúde não são numerosos. Neste contexto, esta dissertação realizou o estudo e a ampliação de um modelo de simulação de envelhecimento existente com o intuito de aperfeiçoar a representação da realidade e tratar da complexidade envolvida na recuperação de indivíduos diante de situações de risco. O modelo base contempla a representação da capacidade fisiológica e a geração de eventos de risco na vida de um indivíduo, situações estabelecidas pela determinação de valores de parâmetros. A ampliação do modelo base foi realizada com a inclusão de um módulo que estima o impacto e recuperação de indivíduos. Este módulo foi elaborado por meio da modelagem fuzzy (difusa) para o tratamento da incerteza inserida neste assunto. Os resultados do modelo final foram validados por meio da reprodução de curvas reais de mortalidade. Os dados reais utilizados são provenientes de estatísticas de mortalidade do estado de Santa Catarina. Os resultados mostraram-se adequados, aproximados dos reais, principalmente quando comparados aos resultados relativos ao modelo em sua forma original. O modelo final pode ser válido para compreensão e avaliação de riscos associados a doenças que possuem alto impacto financeiro para planos de saúde tanto públicos quanto privados. The preparation of computational simulation models to deal with the complexity of real systems is an important task. There are various situations in the medical and healthcare field in which modeling and simulation can be applied, such as epidemiological studies, diagnostics, aging studies, etc. Studies indicate that modeling of aging and healthcare strategies are not numerous. In this context, this dissertation conducted the study and broadening of an existing simulation model of aging in order to perfect its representation of reality and account for the complexity involved in the recovery of individuals given situations of risk. The base model considers the representation of the physiological capacity and the generation of risk events in the life of an individual, situations established by the determination of values for parameters. The expansion of the base model was conducted with the inclusion of a module that estimated the impact and recovery of the individuals. This module was prepared by means of fuzzy modeling to account for the uncertainty in this issue. The results of the final model were validated by means of the reproduction of real mortality curves. The real data used come from mortality statistics from Santa Catarina State. The results prove to be adequate, and close to reality, principally when compared to the models original results. The final model can be valid for understanding and evaluating risks associated to diseases that have high financial impact for public and private health plans.