Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/32867
Type: Tese
Title: Alocação de leitos de internação com o uso da abordagem de otimização via simulação
Authors: Bárbara Regina Pinto e Oliveira
First Advisor: Luiz Ricardo Pinto
First Co-advisor: João Antônio de Vasconcelos
First Referee: Frederico Gadelha Guimarães
Second Referee: Samuel Vieira Conceição
Third Referee: Marcone Jamilson Freitas Souza
metadata.dc.contributor.referee4: Silvio Hamacher
Abstract: Nesta pesquisa é proposta uma abordagem de Otimização via Simulação para planejamento da capacidade e alocação de leitos de internação. A otimização é conduzida pelo Algoritmo Genético NSGA-II, adequado à formulação e resolução de problemas com múltiplos objetivos. As soluções geradas pelo NSGA-II a cada iteração são avaliadas via Simulação Paralela, pois a avaliação analítica das soluções implicaria em diversas suposições irrealistas e simplistas do problema estudado. A abordagem proposta foi aplicada em uma das macro-regiões de saúde de Minas Gerais, onde cerca de 77% dos pacientes são assistidos pelo sistema público de saúde. Conforme resultados alcançados, 1.179 leitos públicos seriam necessários para minimizar a recusa dos pacientes residentes nesta macro-região, destes, 188 leitos deveriam ser contratados do sistema privado. Embora essa solução aumente os custos diários dos leitos em 13%, ela também é capaz de reduzir as taxas de recusa em cerca de 1/30 dos valores registrados atualmente. Diante disto, a metodologia configura uma alternativa aos métodos empíricos e suposições simplistas aplicados atualmente para planejamento do sistema de internação brasileiro.
Abstract: This research proposes a Simulation Optimisation approach for planning hospital beds capacity and allocation. The optimisation is conducted by the NSGA-II, a Genetic Algorithm suitable for framing and solving problems with multiple objectives. Each solution generated by it is evaluated through Parallel Simulation, because its analytical evaluation would imply on making several unrealistic and simplistic assumptions. An application was performed in one of the health regions of Minas Gerais, Brazil, where the public health system assists nearly 77% of the patients. The results showed that 1,179 public beds would be appropriate to minimise patients refusal rates, and that 188 more beds should be outsourced from the private system to achieve better service levels. Although this solution increases the beds daily costs by 13%, it reduces the refusal rates about 1/30th of its current values. Therefore, it is an alternative to empirical methods currently applied for planning the Brazilian hospitalisation system.
Subject: Engenharia de produção
Simulação (Computadores)
Otimização
Algoritmos genéticos
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA PRODUÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/32867
Issue Date: 9-Oct-2019
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