A tomada de decisões de maneira irracional, utilizando apenas o “feeling” e a intuição, pode levar a resultados pouco eficientes. Na área da Saúde, não é diferente. Centros de Saúde e, até mesmo hospitais, construídos em locais inadequados e que cobrem número inferior à capacidade de atendimento, são exemplos. Pensando nisso, o Núcleo de Educação em Saúde Coletiva (Nescon), da Faculdade de Medicina da UFMG, desenvolveu uma plataforma online que permite estimar as necessidades de saúde da população para apoiar a tomada de decisão pelos gestores.
Arte: CCS
A plataforma mostra, por exemplo, por intermédio de mapas, os pontos que deveriam receber aparelhos de alta complexidade, como o de ressonância magnética, para uma cobertura em saúde mais eficiente entre as regiões. Para isso, foi preciso criar um algoritmo matemático que calcula, por meio de critérios pré-estabelecidos, cenários com as soluções matematicamente ótimas, isto é, em que não há outra solução matematicamente viável para equacionar o problema.
“Atualmente, a alocação de equipamentos e de investimentos no SUS é decida muito mais politicamente do que tecnicamente”, aponta o sanitarista e pesquisador do Nescon, Francisco Cardoso. “Um prefeito com maior força política pode pedir para um deputado, por exemplo, uma emenda parlamentar para passar o recurso do Ministério da Saúde para adquirir o equipamento”, exemplifica.
De acordo com o pesquisador, a plataforma sugere soluções para impasses antigos entre cidades. “Taiobeiras, por exemplo, tem uma briga com Salinas para ver quem leva o equipamento de ressonância. O modelo sugere que Taiobeiras seria o melhor local”, explica.
Mapeamento
A plataforma já está disponível para a consulta de gestores estaduais e nacionais de saúde. Ela também sugere o número de especialistas necessário em cada região e classifica os hospitais quanto à estrutura, quantidade, tipos de atendimento, entre outros serviços. “A partir dos cenários produzidos pelos modelos matemáticos, que podem ser visualizados nos mapas, é possível elaborar políticas públicas em cada região em bases mais racionais”, argumenta o pesquisador.
Para o desenvolvimento dos algoritmos, somaram-se os esforços do Grupo de Pesquisa em Economia da Saúde (GPES) e dos pesquisadores da área de planejamento do Nescon. A parceria atraiu professores de outras unidades, como professores do Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia da UFMG.
Foram utilizados dados do Ministério da Saúde, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e geoespaciais do Google. Os critérios e parâmetros que foram a base para a construção do algoritmo estão previstos em portaria. Eles incluem, por exemplo, a distância máxima e o tempo de deslocamento para se chegar a um determinado município pólo, bem como a população atendida pelo equipamento, hospital ou especialista.
Leitos
Criar um mapa virtual com a estimativas da necessidade de leitos para cada município e região de Saúde está nos planos do grupo. “Já desenvolvemos o modelo, que foi baseado em Teoria de Filas, um ramo da Pesquisa Operacional. Como muitos gestores relataram dificuldades de implementar os cálculos, decidimos criar a ferramenta, que aguarda financiamento em projeto apresentado ao Ministério da Saúde”, explica Francisco Cardoso.
O modelo para estimativa de necessidade de leitos hospitalares foi objeto de um artigo premiado no congresso mundial de simulação Winter Simulation Conference, realizado em Savannah, nos Estados Unidos, em 2014. A premiação foi a primeira concedida a um grupo do hemisfério sul.
Labdec
Os pesquisadores e professores envolvidos no projeto pretendem formalizar um Laboratório de Desenvolvimento Tecnológico e Análise para a Decisão (Labdec), localizado no espaço do Nescon , para facilitar o desenvolvimento tecnológico.
