Nível estratégico: Previsão da procura e planeamento da capacidade

Objetivo: Desenvolver uma estrutura genérica para prever a procura de HD, utilizando dados históricos de doentes, variáveis contextuais relevantes e conhecimento especializado.

Métodos: Serão exploradas e comparadas diferentes abordagens de previsão, incluindo aprendizagem de máquina, modelos de Markov, regressão e métodos de séries temporais. As previsões da procura resultantes servirão de input a um modelo de otimização multiobjetivo sob incerteza, concebido para apoiar as decisões de planeamento de capacidade, equilibrando a satisfação da procura, os custos operacionais e os resultados centrados no doente.

Propósito: Esta estrutura apoiará decisões de planeamento a longo prazo relativas à alocação de recursos humanos e materiais e aos níveis de capacidade dos serviços de HD.

Nível tático: Desenho dos turnos dos profissionais

Objetivo: Desenvolver um modelo de otimização multiobjetivo sob incerteza para apoiar o desenho dos turnos de pessoal nos serviços de HD.

Métodos:O modelo incorporará múltiplos objetivos, incluindo a equidade na atribuição de turnos e uma distribuição equilibrada da carga de trabalho entre os membros da equipa. Para lidar com a complexidade computacional do problema, serão desenvolvidos algoritmos exatos e heurísticos capazes de gerar soluções eficientes, assegurando simultaneamente a escalabilidade e a aplicabilidade a diferentes contextos.

Propósito: A ferramenta resultante apoiará decisões de planeamento a médio prazo relacionadas com a organização da força de trabalho, assegurando que os turnos dos profissionais são consistentes com os níveis de capacidade de serviço previamente estabelecidos.

Nível operacional: Rotas e escalonamento das visitas aos doentes

Objetivo: Desenvolver um modelo de otimização multiobjetivo para apoiar o planeamento de rotas, o escalonamento e a atribuição das visitas aos doentes nos serviços de HD.

Métodos: Numa primeira fase, será desenvolvido um modelo de otimização determinístico para apoiar as decisões de planeamento de rotas, escalonamento e atribuição de equipas, incorporando restrições operacionais como janelas temporais das visitas, regras de precedência e continuidade dos cuidados. Numa segunda fase, o modelo será alargado de forma a incorporar a incerteza. Serão desenvolvidos algoritmos exatos e heurísticos escaláveis.

Propósito: Esta ferramenta apoiará as decisões diárias de planeamento operacional relacionadas com a atribuição das equipas de saúde e o planeamento de rotas e o escalonamento das visitas aos doentes nos serviços de HD.