Otimização em blocos cirúrgicos para redução da variabilidade da demanda por recursos hospitalares

Abstract

A presente tese apresenta proposições para o desenvolvimento e aplicação de ferramentas que auxiliem a gestão de blocos cirúrgicos (BCs) hospitalares, de modo a reduzir a variabilidade na demanda por recursos hospitalares. Os objetivos desta tese são: (i) avaliar os impactos causados pelo Master Surgical Scheduling (MSS) na ocupação dos leitos pós-cirúrgicos e propor um método aplicável para solucionar o Master Surgical Scheduling Problem (MSSP), alocando as especialidades cirúrgicas de forma a minimizar a variabilidade na demanda por leitos póscirúrgicos; (ii) desenvolver e aplicar uma ferramenta de sequenciamento de cirurgias que maximize a utilização dos recursos, observando as restrições reais de um BC; (iii) propor e comparar modelos de classificação de pacientes pós-cirúrgicos quanto ao tempo de permanência (TP) no hospital, minimizando incertezas relacionadas à utilização de recursos. Os métodos propostos utilizam diferentes técnicas de mineração de dados estruturados e não estruturados, sendo validados por estudos de caso e um teste piloto. Em relação a solução do MSSP, o método proposto reduziu a variabilidade de ocupação dos leitos pós-cirúrgicos, sem realizar mudanças significativas na atual estrutura do BC. Na sequência, foi proposto e implementado um modelo de sequenciamento de cirurgias, que considera os recursos necessários para realização dos procedimentos. O modelo aumentou a ocupação das salas de cirurgias e o número de cirurgias realizadas, ao mesmo tempo que suavizou a chegada de pacientes nos leitos pós-cirúrgicos. Já o classificador de pacientes pós-cirúrgicos quanto ao TP de pacientes demonstrou que dados armazenados em formato de texto nos registros cirúrgicos, contêm informações importantes sobre a evolução dos pacientes no hospital.