A superlotação e longos períodos de permanência são problemas comuns nos setores de emergência nos hospitais. “Parece ser um problema genuinamente brasileiro. Mas observando dados da literatura, notamos que é, na verdade, mundial”, afirma o pesquisador Milad Yousefi. Em tese de doutorado defendida no Departamento de Engenharia Mecânica da UFMG, Milad estudou o atendimento de emergência do Hospital Risoleta Tolentino Neves, de Belo Horizonte. Ele trabalhou com Inteligência Artificial e Aprendizado Complexo.
A otimização do atendimento de emergência passa pelo ajuste de recursos humanos disponíveis. Milad Yousefi modelou o comportamento de pacientes, recepcionistas, enfermeiros de triagem, enfermeiros de emergência e médicos. O pesquisador implementou um método baseado em agentes e algoritmos evolutivos para determinar quais seriam possibilidades ideais de alocação de recursos no hospital.
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Análise de dados e otimização dos serviços
Na pesquisa, foram usados dados coletados pelo hospital, como os horários de entrada e saída dos pacientes entre janeiro de 2014 a novembro de 2016. Foram também colhidos dados de reuniões com a coordenação e observações feitas por Milad.
A pesquisa apontou um gargalo na chamada “sala amarela”, onde são recebidos pacientes que não apresentam risco iminente, mas que precisa de atendimento médico com prioridade. O estudo sugere um aumento no número de enfermeiros e médicos no espaço, para diminuir o tempo total dos pacientes na sala de emergência. “Os resultados mostraram que as mudanças em recursos humanos podem diminuir o tempo que pacientes passam na sala de emergência em até 14%. Seria uma redução de 5 horas e 28 minutos para 4 horas e 45 minutos”, explica Milad. Seria uma mudança sem custos ou recursos humanos adicionais.
O artigo produzido com os dados do Hospital Risoleta Neves foi publicado em 2017 na revista Artificial Intelligence in Medicine de Elsevier, e está em primeiro lugar na lista de artigos que tiveram a maior atenção das redes sociais em 2017 e 2018 pela PlumX Metrics.
