3 de maio de 2023

Sucesso entre Mater Dei & A3Data – Projeto de Gestão de Escala

Julia Vidal

História Mater Dei

A Rede Mater Dei de hospitais, hoje espalhada por várias cidades pelo Brasil, começou em 1980 em Belo Horizonte. Desde sempre, um dos grandes diferenciais do hospital Mater Dei foi a incorporação de novas tecnologias que pudessem melhorar o atendimento ao paciente.

Em julho de 2017, se tornou o primeiro hospital de Minas Gerais a adquirir o modelo Da Vinci para cirurgia robótica. A cirurgia robótica permite procedimentos minimamente invasivos e com recuperação mais rápida. A Rede Mater Dei abriu novas unidades e expandiu-se de forma rápida, especialmente em 2022.

Desafio

Cada vez mais a otimização e a automatização de processos se tornam necessárias para garantir a escalabilidade.

Junto ao momento do crescimento, acontecia também a pandemia de Covid-19, o que ampliou os desafios da Rede Mater Dei considerando as altas taxas de ocupação. Era necessário expandir e demonstrar grande flexibilidade garantindo o atendimento.

Em conjunto, Mater Dei e A3Data criaram o projeto Gestão de Escala, que visava garantir a segurança assistencial do paciente.

O projeto dava aos gestores o poder de visualizar todas as áreas e verificar em que situação se encontravam e quantos colaboradores realmente se encontravam disponíveis ou não e com isso decidir para onde remanejar, se era necessário abrir ou fechar leitos ou se era necessário contratar mais colaboradores, entre outras necessidades operacionais de planejamento.

Abordagem

A Rede Mater Dei possui dados de boa qualidade, bem estruturados e organizados, isso possibilitou o desenvolvimento de soluções para resolver os desafios.

Foi construído uma solução tecnológica que reuniu em uma mesma interface habilidades de atuação dos colaboradores presentes na empresa e pacientes internados para que, a partir destes dados, a ferramenta relacionasse a necessidade em função da demanda no momento, considerando as habilidades dos colaboradores disponíveis.

Os dados de ocupação e registros de ponto seriam centralizados para consumo e disponibilizados em tempo real por meio de visualizações gráficas em painéis online que auxiliassem e apoiassem a tomada de decisão. 

Agora, os gestores poderiam visualizar todos os outros setores e verificar em que situação se encontravam e quantos colaboradores realmente se encontravam disponíveis ou não. E com isso decidir para onde remanejar, se era necessário abrir ou fechar leitos ou se era necessário contratar mais colaboradores, entre outras necessidades operacionais de planejamento.

Mesmo já tendo grande relevância neste ponto o projeto almejava ir além disso, mostrando a realidade atual do hospital com visualizações descritivas e indo além, ao planejar o futuro a partir de estimativas e análises preditivas. Nesse sentido, a ideia foi visualizar quantos colaboradores estão disponíveis ou quantos pacientes precisam de cuidado no momento, agora seria possível visualizar quantos colaboradores serão necessários no dia de amanhã ou quantos pacientes estão internados em determinado andar daqui a uma semana.

Para isso, foram desenvolvidos modelos de previsão de séries temporais. 

O uso de  tecnologias extremamente inovadoras da AWS como DeepAR, para prever quantos pacientes estavam internados por dia em cada setor de internação nos próximos 30 dias, com métricas de erro muito baixas, próximas a 2 pacientes, fez toda a diferença para os resultados alcançados. A partir dessas previsões, foi possível dimensionar a quantidade de leitos operacionais e colaboradores necessários para atender a demanda, auxiliando assim o planejamento a curto e médio prazo.

Adicionalmente, sugestões de remanejamento de técnicos de enfermagem para atender a demanda pelos andares dos hospitais são geradas a cada 15 minutos, levando em consideração a criticidade dos pacientes no setor, a criticidade da necessidade, o deslocamento e a qualificação de cada colaborador.

Para complementar, foi desenvolvido um dashboard para monitoramento de ponto dos colaboradores e a ocupação dos setores.

Com as informações retornadas pelos modelos de previsão foi construído outro dashboard para analisar a previsão de demanda de forma automatizada, que traz como resultado maior facilidade na gestão do controle de jornada e mais segurança e autonomia no momento de tomar decisões que envolvem remanejamento de colaboradores entre setores e unidades.

Em conjunto a isso, tivemos uma Otimização da Escala baseada nos resultados do modelo.

Resultados

– Notou-se um ROI de 22,5% em apenas 10 meses de operacionalização.

– Percebeu-se uma queda de 85% nas horas extras em relação ao ano passado. Novos enfermeiros foram treinados com a ferramenta para cobrir a ausência de outros, com funcionalidade muito mais ampla com aumento de produtividade em um processo bem mais eficiente.

– Os dados disponíveis na plataforma foram validados e acompanhados pelos responsáveis técnicos da rede hospitalar, e vem se apresentando 100% assertiva quanto aos dados de demanda e oferta para o dia atual.

A ferramenta mostrou-se útil, de fácil operacionalização e eficaz para compartilhar recursos disponíveis conforme as necessidades, mantendo as escala assistenciais seguras e eficientes.

Agora a Rede Mater Dei não apenas economiza tempo precioso para se dedicar aos pacientes, mas também pode reduzir o custo de alocações com a previsão de demanda.

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