Alocação de leitos de internação com o uso da abordagem de otimização via simulação
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Autor(es)
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Frederico Gadelha Guimarães
Samuel Vieira Conceição
Marcone Jamilson Freitas Souza
Silvio Hamacher
Samuel Vieira Conceição
Marcone Jamilson Freitas Souza
Silvio Hamacher
Resumo
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.
Assunto
Engenharia de produção, Simulação (Computadores), Otimização, Algoritmos genéticos
Palavras-chave
Otimização via simulação, Algoritmos genéticos, Simulação paralela, Alocação de leitos de internação