UM FRAMEWORK PARA APOIAR ESPECIALISTAS NO PROBLEMA DE ESCALONAMENTO DE EXAMES HOSPITALARES

Resumo

A gestão eficiente do fluxo de pacientes em ambientes hospitalares, especialmente no escalonamento de exames diagnósticos, representa um desafio crítico diante da elevada demanda e da limitação de recursos. O Problema de Escalonamento de Exames Hospitalares, consiste em determinar a sequência de processamento de exames em múltiplas estações, considerando prioridades clínicas e tempos de chegada. O objetivo deste trabalho consiste em identificar uma alternativa capaz de escalonar exames hospitalares, por meio de algoritmos heurísticos. A metodologia incluiu uma revisão sistemática da literatura para fundamentação teórica, seguida da implementação de três algoritmos de escalonamento: Arrival Order Priority (AOP), baseado na ordem de chegada; Minimum Processing Time Priority (MPTP), baseado no menor tempo de processamento; e Roulette Selection Strategy (RSS), de natureza probabilística. Para analisar as soluções geradas, foi desenvolvido um framework capaz de reconstruir dinamicamente o fluxo de processamento a partir dos dados produzidos. Os experimentos foram conduzidos em 150 cenários distintos, variando-se o número de exames e de estações de processamento. Os resultados indicaram que o AOP apresentou o melhor desempenho médio em termos de tempo total de processamento em todos os cenários analisados, enquanto o RSS obteve os maiores tempos médios, embora tenha ampliado a exploração do espaço de soluções. Conclui-se que a política de escalonamento impacta diretamente o desempenho operacional e que o framework proposto contribui para a análise, validação e integração de estratégias de apoio à decisão em ambientes hospitalares.