Modelo matemático para alocação dinâmica da capacidade em serviços de radiologia

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Silva, Rodolfo Benedito Zattar da
• Orientador(a): Fogliatto, Flavio Sanson
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Serviço hospitalar de radiologia; Gestão em saúde; Agendamento de consultas; Processos de Markov
• Palavras-chave em Inglês: Radiology services; Mathematical model; Markov decision process; No-show of patients; Overbooking
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/235545

A presente tese apresenta proposições para a alocação dinâmica da capacidade em serviços de radiologia através de um modelo matemático estruturado a partir do Processo de Decisão de Markov (MDP, do inglês Markov Decision Process), de modo a contribuir com a gestão de operações nessas instalações. Assim, os objetivos desta tese são: (i) identificar a partir de uma revisão sistemática da literatura os principais métodos de intervenção que foram utilizados para reduzir as taxas de no-show nos sistemas de saúde; (ii) desenvolver um modelo preditivo de noshow de pacientes ambulatoriais em exames futuros de tomografia computadorizada (TC), a partir dos fatores associados significativamente a este fenômeno; e (iii) estruturar um modelo matemático como um MDP de horizonte finito de tempos discretos para alocar a capacidade de atendimento disponível. O desempenho do modelo proposto nesta tese foi avaliado por meio de um estudo de caso no departamento de radiologia de um grande hospital público brasileiro e foram fornecidas diretrizes para a sua utilização. Deste modo, as análises numéricas permitiram recomendar o uso da política ótima obtida pelo modelo apresentado sob a regra de overbooking “duplo” e com disponibilidade de dois recursos por período de serviço extra para alocação da capacidade no departamento de radiologia analisado.