Análise das medidas de desempenho do serviço de atendimento móvel de urgência e emergência de Curitiba-Paraná utilizando cenários alternativos na determinação de divisões geográficas de atendimento

Abstract

Resumo: O acesso ao serviço de saúde de boa qualidade se reflete numa sociedade desenvolvida e satisfeita. Nos Serviços de Atendimento Emergencial (SAE) móvel, a satisfação está diretamente relacionada ao menor tempo de resposta, ou seja, menor tempo transcorrido desde um chamado até a chegada de um veículo ao local de atendimento. Visando melhorias nesse tipo de serviço, o objetivo deste estudo foi o de criar uma nova metodologia de análise do SAE móvel. O presente trabalho utilizou o modelo hipercubo de filas juntamente com uma nova metodologia baseada no Ant Colony Optimization (ACO), que neste caso tem a finalidade de gerar átomos independentes. O modelo hipercubo de filas tem por essência fornecer medidas de desempenho para cada cenário sugerido pelo pesquisador. Com isso, no intuito de analisar as configurações desse sistema de atendimento médico, foram implementados cenários alternativos quanto a divisão geográfica da cidade bem como horários diversos de congestionamento ao longo do dia. Para cada cenário proposto, calcularam-se algumas medidas de desempenho tais como workload dos veículos, tempo de atendimento às vítimas, tempos de viagens dos veículos, fração de atendimento, dentre outras. Essas medidas de desempenho foram analisadas e comparadas entre si. Para ilustrar a aplicação do modelo proposto, foi implementado um estudo de caso de uma empresa de atendimento de urgência e emergência da cidade de Curitiba-PR. Os resultados mostraram que o modelo é adequado para este tipo de serviço. Constatou-se, ainda, que as mudanças propostas no algoritmo baseado no ACO apresentaram cenários cujos resultados nas medidas de desempenho mostraram significativas reduções nos tempos de resposta.

Abstract: The access to good quality health service is reflected in a developed and satisfied society. In mobile urgency and emergency care services, satisfaction is directly related to lower response time, that is, less time elapsed since a call to the arrival of a vehicle at the service location. In order to improve this type of service, the objective of this study was to create a new methodology of analysis of mobile urgency and emergency care services. This paper used the hypercube priority queuing model together with a new methodology based on Ant Colony Optimization (ACO), which in this case is intended to generate independent atoms. The hypercube priority queuing model essentially supplies performance measurements for each scenario suggested by the researcher. Aiming to analyze the settings for this medical care system, alternative scenarios concerning the city geographical division as well as varied traffic jam schedules along the day were implemented. For each proposed scenario, some performance measurements such as vehicle workload, victim assistance time, travel times of vehicles, among others, were calculated. These performance measurements were analyzed and compared among themselves. In order to illustrate the application of the proposed model, a case study of a company of urgency and emergency care in the city of Curitiba-PR was implemented. The results showed that the model is suitable for this type of service. It was further observed that the proposed changes in the algorithm based on the ACO presented scenarios whose results in the performance measurements demonstrated significant reductions in response times.