Estudo propôs alocação ideal de recursos humanos na emergência do Risoleta Neves
Por Redação
Infelizmente, a superlotação e a longas filas de espera pelo atendimento médico são bastante comuns na emergência de muitos hospitais. O que parece ser um problema apenas dos hospitais brasileiros se estende em unidades de saúde pelo mundo. “Notamos que a questão é, na verdade, mundial”, aponta o pesquisador Milad Yousefi.
Durante a defesa de sua tese de doutorado, no Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Milad analisou o atendimento de emergência do Hospital Risoleta Tolentino Neves, de Belo Horizonte, gerido pela universidade. Para a análise, ele utilizou a inteligência artificial e o aprendizado complexo.
Durante sua pesquisa, ele percebeu que a otimização do atendimento de emergência passa por ajustes de recursos humanos disponíveis. Para isso, o pesquisador modelou o comportamento de todos que estão envolvidos diretamente no setor: pacientes, recepcionistas, enfermeiros de triagem, enfermeiros de emergência e médicos. Milad implementou um método baseado em agentes e algoritmos evolutivos para determinar quais seriam as possibilidades ideais de alocação de recursos humanos no hospital.
Yousefi utilizou dados fornecidos pelo hospital, como os horários de entrada e saída dos pacientes entre janeiro de 2014 a novembro de 2016. O pesquisador notou que existe um gargalo na chamada “sala amarela”, onde são recebidos pacientes que não apresentam risco iminente de vida, mas que necessitam de atendimento médico com prioridade. A fim de solucionar este problema, a pesquisa sugere um aumento no número de enfermeiros e médicos no setor de emergência, para diminuir o tempo total dos pacientes na sala de espera.
“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 no ano passado na revista Artificial Intelligence in Medicine de Elsevier, e, atualmente, ocupa a primeira colocação na lista de artigos que tiveram a maior atenção das redes sociais entre 2017 e 2018 pela PlumX Metrics.
Fonte: Minas Faz Ciência