Dentre as atribuições da engenharia clínica (ec) pode-se reconhecer o desenvolvimento e emprego de soluções em gestão e gerenciamento de tecnologia em saúde, desenvolvimento e aplicação de ferramentas e metodologias que auxiliam os estabelecimentos assistenciais de saúde. neste contexto, a gestão ubíqua de tecnologia em saúde (guts) refere-se a um modelo de gestão descentralizada que pode ser feita a partir de qualquer lugar e utiliza ferramentas para o aporte às ações da ec. este trabalho consiste no desenvolvimento de uma metodologia de guts e sua implementação numa plataforma de monitoramento com uso de interconectividade e sistema de análise cognitiva para apoiar o processo de tomada de decisão no contexto das atribuições da ec, voltados para a atenção primária à saúde (aps). o sistema de análise cognitiva se refere à processos capazes de decifrar, interpretar, organizar informações e explicá-las, cujo funcionamento se assemelha aos processos cognitivos humanos. a metodologia utilizada se baseia em três categorias: operacional, monitoramento e decisão. a categoria operacional desenvolve técnicas de soluções em saúde através de ferramentas para controle e melhoria da qualidade na escolha da tecnologia em saúde e na definição dos parâmetros de monitoramento. a categoria de monitoramento apresenta uma arquitetura semelhante à internet of things, dividida em camadas de sensoriamento, rede e processamento, gerenciamento e padronização; estas camadas são responsáveis pela coleta, envio, processamento, armazenamento, integração dos dados e padronização dos sensores na plataforma. a categoria de decisão consiste na gestão em tempo real da tecnologia com apoio à tomada de decisão que utiliza um sistema de análise cognitiva para dar mais robustez à plataforma. para ilustrar a aplicação desta metodologia de guts são apresentados e discutidos os resultados de um caso de estudo onde é implementada a plataforma de monitoramento em um compressor de ar comprimido odontológico de uma unidade de saúde na aps de florianópolis-sc-brasil. através do monitoramento, esta metodologia adiciona confiabilidade robustez e segurança aos gestores, operadores e usuários da aps. além disso, pode nortear ações mais especificas para o gerenciamento do processo tecnológico em ambientes descentralizados e, com a incorporação de um sistema de análise cognitiva na plataforma pode potencializar o conjunto de ações da engenharia clínica, pela possibilidade de fazer o gerenciamento remoto de várias tecnologias de saúde ao mesmo tempo. para isso, integrou a plataforma da microsoft machine learning studio cujos resultados foram satisfatórios para o algoritmo descison forest que apresentou maior acurácia em relação aos outros algoritmos testados para o monitoramento da tecnologia sob estudo, em relação aos seus modos de falha.