Tendência de mercado de radiofármacos do IPEN: uma abordagem de Dinâmica de Sistemas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Mutarelli, Rita de Cássia
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Dinâmica de Sistemas; Medicina Nuclear; modelo de previsão; Nuclear Medicine; prediction model; radiofarmácia; radiofármacos; radiopharmaceuticals; radiopharmacy; Systems Dynamics
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-23122020-134742/

O Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) é responsável por 95% dos radiofármacos utilizados em clínicas e hospitais. Além disso, o IPEN realiza aproximadamente 1,5 milhões de procedimentos de medicina nuclear por ano. O não atendimento dessa demanda trará problemas de saúde para a população. A gestão sustentável e de longo prazo desse mercado requer um monitoramento ativo entre a oferta e a demanda. O objetivo deste estudo é analisar o impacto da demanda do Tecnécio-99m (99mTc) produzido no IPEN, que é responsável por 80% dos procedimentos Medicina Nuclear com este radiofármaco, para um horizonte de tempo até 2035. A metodologia utilizada nesse estudo está baseada no paradigma de simulação da Dinâmica de Sistemas, combinado com dados empíricos obtidos das instituições e autoridades reguladoras. Esse estudo contribui para o gerenciamento futuro da produção do 99mTc. Embora existam estudos anteriores sobre esse assunto em outros países, esse trabalho destaca o papel que o IPEN desempenha nesse mercado e integra diversas variáveis em um processo de simulação de Dinâmica de Sistemas, para entender o mercado como um todo. Por esta razão, esse trabalho é original na área de radiofármacos. Os resultados das simulações realizadas com o modelo de Dinâmica de Sistemas desenvolvido nesse trabalho para os diferentes cenários propostos, mostram que o IPEN atenderá à demanda de 99mTc para 2035, desde que assuma os valores calculados para as seguintes variáveis: número de funcionários, infraestrutura e importação de matéria-prima.