Lúcio Galvão Mendes é pesquisador do ProLogIS e, além de atuar em projetos do laboratório, está desenvolvendo sua tese de doutorado. Confira o que ele compartilhou conosco sobre a sua pesquisa:
O planejamento e programação do uso de recursos na área da saúde são importantes processos decisórios, pois podem promover a redução dos tempos de espera, aumentar a satisfação dos usuários, além de fornecer ganhos em rentabilidade às organizações. Dentre os recursos presentes para a assistência hospitalar, os leitos são considerados uns dos mais críticos. À nível operacional, a preocupação de definir quando e em qual leito alocar cada paciente é conhecida como problema de programação da admissão do paciente (patient admission scheduling – PAS), tratado como um problema de otimização. O objetivo da pesquisa consiste na proposição de um modelo para resolução do PAS de forma dinâmica, adaptativa e integrada, utilizando a abordagem de otimização baseada em simulação (simulation-based optimization – SBO). Além disso, a pesquisa visa a integração a um modelo de Machine Learning para a previsão da ocupação de leitos pela demanda não programável (emergencial), de forma a subsidiar o processo de programação.
Com o objetivo de evidenciar o gap da pesquisa, o primeiro artigo chamado “Hybrid Approach in Bed Planning and Scheduling Decisions: A Literature Review and Future Perspectives” foi apresentado na International Conference of Production Research Americas (ICPR Americas) 2022. O artigo discute sobre a utilização conjunta das técnicas de otimização e simulação no contexto da gestão de leitos hospitalares. O artigo será publicado em breve como parte de livro digital pela Springer Nature Publisher.
