Otimização determinística e estocástica de um problema de geração de escalas de trabalho para médicos.

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Praça, Eduardo Assunção
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Mixed integer linear programming; Operations research for healthcare; Pesquisa operacional em sistemas de saúde; Physician rostering problem; Problema de geração de escalas de trabalho para médicos; Programação estocástica; Programação linear inteira mista; Stochastic programming
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-11042024-074110/

Em virtude da crescente competitividade entre organizações hospitalares, há maior busca pelo uso de aplicações e técnicas que sejam responsáveis por uma melhor gestão e otimização de recursos. Dentre essas técnicas, destaca-se a utilização de conceitos de Pesquisa Operacional, principalmente quando aplicada à gestão da força de trabalho nos hospitais, em virtude dos custos associados ao contingente de trabalho e de manutenção de boa qualidade de atendimento dos pacientes. Como foco deste estudo, tem-se a busca pela geração otimizada de escalas de trabalho para médicos, por meio da criação de modelos matemáticos baseados em programação linear inteira mista, tanto em versão determinística quanto em versão estocástica. A revisão da literatura abrange o estado da arte nas áreas pertinentes e a aplicabilidade dos conceitos, incluindo aspectos como a necessidade de folgas, indisponibilidade de médicos em determinados períodos, sequências de turnos proibidas e preferências dos gestores de equipes médicas em redes hospitalares. Apresenta-se um estudo de caso baseado em informações reais de uma organização hospitalar brasileira, considerando os aspectos mencionados para a maximização da satisfação dos médicos. Tais informações foram fornecidas tanto por gestores quanto por médicos membros da equipe, auxiliando na elaboração da versão determinística do modelo. Além disso, a versão estocástica do modelo incorpora incertezas no parâmetro da demanda, e utiliza conceitos de programação estocástica de dois estágios com recurso, com uma estratégia de agrupamento de demandas para a geração de cenários, considerando cada possível realização de tal parâmetro. Os resultados indicam que, para o modelo determinístico, apesar de se tratar de um problema complexo para cenários realistas de gestão, que possuem relativa indisponibilidade de médicos e poucas localidades a gerir, os tempos computacionais para otimalidade não são elevados. Também para o modelo estocástico, com o uso da estratégia de agrupamento, tempos computacionais não elevados foram obtidos, mesmo com número elevado de variáveis e restrições. Em termos de contribuições para a literatura, destacam-se a elaboração de um modelo determinístico compacto e o uso da estratégia de agrupamento para reduzir a quantidade de variáveis e restrições do modelo estocástico. Entre os principais benefícios para os gestores, destacam-se a praticidade de não ter que dedicar extensas horas para a criação manual das escalas de trabalho e a garantia de que a escala obtida é a que maximiza a preferência da equipe, potencializando melhorias no serviço médico prestado.