Um programa capaz de alocar pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS) de maneira automática, rápida e eficiente. Esse é o objetivo de uma pesquisa do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF), que pretende otimizar o processo de distribuição de leitos, hoje realizado de forma manual pela Central de Regulação de Internações. O algoritmo desenvolvido pelo estudo observa o perfil dos pacientes e as características dos leitos disponíveis para encontrar a acomodação mais adequada.
O estudo “Heurísticas para a resolução do problema de alocação de pacientes em leitos hospitalares” faz uma revisão da literatura científica, investiga a atribuição de leitos nos hospitais e procura otimizar a alocação dos enfermos por meio do algoritmo de um sistema inteligente. O trabalho é orientado pelos docentes Simone de Lima Martins e Fábio Protti, ambos do Instituto de Computação da universidade. “Em um hospital movimentado, a alocação manual resulta em atraso e espera dos pacientes. Por isso, trabalhamos com um modelo automático que dificulta esse tipo de acomodação manual. Nosso algoritmo busca otimizar certas variáveis. Quando uma alteração fere umas das restrições do sistema, o programa gera uma pontuação negativa. Portanto, o algoritmo minimiza essas pontuações negativas para conseguir a melhor alocação possível”, comenta Protti.
No trabalho, as restrições definidas pela literatura são reformuladas, visto que o problema de acomodação não é examinado na relação paciente e leito, mas na relação paciente e quarto. De acordo com a pesquisa, é necessário observar as características de cada paciente (sexo, idade, tipo de tratamento necessário e número de leitos que deseja compartilhar em seu quarto), além do perfil de leitos dos quartos disponíveis no hospital. Cada unidade de saúde tem um conjunto de departamentos identificados por faixa etária e especialidades médicas que atuam no setor. Além disso, os quartos contam com leitos e equipamentos destinados ao uso de cada aposento. Todos esses fatores devem ser avaliados para decidir o melhor leito a ser designado para um paciente.
O sistema computacional desenvolvido pela UFF pretende maximizar a alocação de pacientes da melhor forma possível, visando atender às necessidades de cada indivíduo e de modo a obter o menor custo em menos tempo. “Encontramos soluções que estavam em torno de 10% a 15% da solução ótima. Consideramos um resultado muito bom na área de otimização porque o tempo de processamento é bem menor. Às vezes, é preferível ter uma solução que não é ótima, mas é próxima da ótima e em um tempo muito menor. Os resultados foram bons quando comparados aos algoritmos de outros autores, principalmente de universidades europeias”, enfatiza o docente.
As tabelas 12 e 13 apresentam os resultados encontrados na avaliação de desempenho em duas estratégias heurísticas de alocação paciente-quarto, baseadas em técnicas conhecidas na literatura científica: o Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e o Iterated Local Search (ILS). Ambos são algoritmos que exploram conjuntos de soluções semelhantes, selecionando aquelas que se mostram melhores que as demais em relação a critérios preestabelecidos.
A primeira tabela (12) compara os valores com os melhores resultados obtidos na literatura científica. Os resultados são compostos pelo melhor valor encontrado entre as 100 execuções realizadas para as 13 instâncias da literatura, junto com o tempo computacional. Os dois valores em negrito são ótimos. A segunda tabela (13) mostra o nível de melhoria entre as estratégias de busca em relação aos melhores resultados da literatura na coluna BKS (Best Known Solution). A avaliação consiste na razão da diferença entre os resultados e o menor resultado avaliado (“GAP”). O ILS obteve os melhores resultados em 11 das 13 instâncias avaliadas.
Atualmente, os pesquisadores trabalham para aperfeiçoar o algoritmo e os resultados encontrados. Eles também preparam uma versão completa do estudo. O projeto em andamento possui apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).
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Fábio Protti é graduado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1986), Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1993) e Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1998). Atualmente é Professor Titular do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense e Docente da Pós-Graduação em Computação. Tem experiência nas áreas de Teoria de Grafos, Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação. Foi membro do Comitê Assessor (Ciência da Computação) do CNPq de novembro de 2016 a junho de 2019. Exerceu a função de Coordenador da Área de Computação da FAPERJ de janeiro de 2016 a julho de 2018. Foi contemplado pelo Programa Cientista do Nosso Estado da FAPERJ em 2012, 2016 e 2021. Membro do Comitê Gestor da Comissão Especial em Algoritmos, Combinatória e Otimização da SBC, desde 2019.