Análise de desempenho de um sistema de emergência médica via simulação e otimização : o caso do SAMU das cidades de Ouro Preto e Mariana – Minas Gerais.

Abstract

O tempo de resposta de um Sistema Médico de Emergência (SME) é uma métrica preponderante de eficiência, visto que atender rapidamente as vítimas de urgência e emergência, prestando-lhes o atendimento pré-hospitalar, determina a minimização de sequelas permanentes ao mesmo tempo que maximiza a taxa de sobrevida do paciente. Este trabalho objetiva avaliar o desempenho do SAMU (Serviço de Atendimento Móvel de Urgência) das cidades de Ouro Preto e Mariana, através de seus indicadores de desempenho. Para tanto, foi desenvolvido um sistema computacional, em linguagem Python, e a partir deste, simulou-se diferentes cenários, que levavam em consideração diferentes políticas de despacho, aumento da demanda, realocação de unidades de resgate, entre outros, com objetivo de verificar o impacto no tempo de resposta do sistema. A esta estrutura, foi integrada a metaheurística Simulated Annealing, objetivando alcançar um resultado “otimizado”, que se apresentasse como o melhor dentre os cenários obtidos através da simulação, com o tempo de resposta médio do sistema reduzido. Considera-se este objetivo bastante relevante, em virtude da criticidade inerente às atividades do SME, onde sua eficiência determina a sobrevivência e/ou melhores condições de saúde do paciente. Ademais, um SME bem estruturado também resulta em uma melhor aplicabilidade de seus limitados recursos. Por se tratar de um sistema complexo, que envolve inúmeras variáveis de natureza estocástica, fazê-lo via simulação se mostra atraente e justificável. Os resultados obtidos demostraram que uma nova configuração, com estratégicas localizações de bases e respectivas alocações das ambulâncias, impactaria em uma redução de aproximadamente 10% no tempo de resposta de sistema. Demonstraram ainda, a importância de se analisar de forma conjunta ao número de habitantes, diferentes variáveis, como extensão territorial, complexidades geográficas e infraestruturas locais, ao se determinar o número necessário de ambulâncias para se atender as demandas de urgência no serviço pré-hospitalar.