Projeto de gestão de escalas de trabalho com inteligência artificial permitiu que a Rede Mater Dei aumentasse o ROI em 22,5% no período de 10 meses
Um dos pilares para o sucesso de qualquer instituição que presta assistência médica é uma boa gestão de pessoas. Especialmente nos hospitais, que são constantemente pressionados a melhorar a qualidade dos serviços de saúde oferecidos aos pacientes e a eficiência das operações. Nesse sentido, um dos grandes desafios enfrentados é a gestão de escalas de trabalho das esquipes de saúde.
Gestão de escalas de trabalho permite escalabilidade dos atendimentos
Gerir escalas de trabalho de forma eficiente, além de permitir crescer ou suportar um aumento de carga de atendimentos de pacientes, também proporciona outras vantagens importantes:
- Dimensionamento adequado da quantidade e dos tipos de profissionais de saúde necessários em uma unidade em um determinado período em função da demanda;
- Diminuição da sobrecarga e do estresse das equipes de saúde;
- Redução dos custos com pessoal.
E foi justamente para garantir a qualidade dos atendimentos e a escalabilidade que a Rede Mater Dei de hospitais, em conjunto com a A3Data – empresa especializada em dados e inteligência artificial – criou o projeto Gestão de Escala.
O grande desafio do projeto era garantir a segurança assistencial do paciente com a otimização dos atendimentos por meio de uma gestão de escalas de trabalho que levasse em conta alguns fatores, como: quantidade dos pacientes e demandas específicas deles; características dos profissionais de saúde disponíveis nas unidades da instituição.
Gestão de escalas de trabalho proporciona segurança assistencial
Rodrigo Pereira, CEO da A3Data, conta que a escala de trabalho da equipe de enfermagem da Mater Dei era gerada um dia antes a partir das informações disponíveis e gerida por aplicativo de mensagens instantâneas. Não existiam sistemas suficientes para trazer informações em tempo real para a tomada de decisão. Então, o tempo de resposta a imprevistos, como absenteísmos e mudanças nas demandas, era maior e gerava muito tensão fazer as realocações necessárias.
Tudo isso levou ao desenvolvimento do projeto para dar aos gestores o poder de visualizar todas as áreas para verificar em que situação elas se encontravam e quantos colaboradores estavam disponíveis ou não de fato. O que permitiria decidir para onde remanejar, se era necessário abrir ou fechar leitos e até contratar mais colaboradores, entre outras necessidades operacionais de planejamento.
Para tal, Pereira explica que o primeiro passo foi “mergulhar no dia a dia da Mater Dei e ouvir muito os gestores, as dificuldades que eles tinham, como eles operavam. Com isso, começamos a desenhar uma solução que pudesse resolver esses problemas a partir de uma integração muito grande de várias bases de dados da instituição, tais como:
- Registros de ponto;
- Banco de horas;
- Dados da ocupação dos leitos;
- Cirurgias programadas;
- Dados de pronto-socorro;
- Informações sobre as competências de cada membro das equipes de enfermagem.
Então, o projeto Gestão de Escala foi organizado em três camadas de complexidade, diz o executivo:
Primeira camada – as informações foram organizadas e trazidas em tempo real para que a equipe de enfermagem já pudesse ter uma visibilidade maior e tomasse as decisões de uma forma mais rápida.
Segunda camada – foi aplicada a inteligência artificial com um modelo muito robusto de otimização para propor para a equipe de enfermagem a melhor escala possível a partir das regras de negócio aplicadas às variáveis dessas bases de dados.
Terceira camada – foi a que tornou o modelo muito poderoso, revela Pereira. Com o histórico do comportamento de internações e procedimentos médicos ao longo dos anos, foi criado um modelo preditivo de demanda de leitos. Esse modelo faz a previsão do dia seguinte, que gera a escala de trabalho, e também uma previsão para a próxima semana e para o próximo mês.
O modelo preditivo utiliza um algoritmo capaz de aprender padrões complexos e não lineares nos dados históricos e gerar previsões probabilísticas para o futuro. O que torna possível estimar o número de pacientes internados por dia em cada setor do hospital pelos próximos 30 dias com uma margem de erro muito pequena, de cerca de dois pacientes.
Também foi criado um painel para acompanhar o ponto dos funcionários e a ocupação dos setores. E ainda um outro para analisar a previsão de demanda de forma automatizada, que proporciona: mais facilidade na gestão do controle de jornada; mais segurança e autonomia na hora de tomar decisões sobre a transferência de funcionários entre setores e unidades.
Com isso, o sistema gera recomendações de alocação de técnicos de enfermagem para cada setor do hospital a cada 15 minutos, considerando:
- A gravidade dos pacientes;
- A urgência da situação;
- O deslocamento e a qualificação de cada profissional.
O executivo destaca ainda a importância da gestão de mudança de cultura da equipe para o sucesso do projeto. “Pois, se a escala fosse imposta, a equipe não compraria a ideia. Então, foi feita uma interface para o consumo da sugestão de escala e a equipe de enfermagem pode fazer as mudanças que achar melhores. As quais, por sua vez, retroalimentam o sistema, pois os motivos dessas mudanças são analisados para refinar o modelo”.
Outro ponto importante para o desenvolvimento do projeto Gestão de Escala – conta o executivo – é que a rede Mater Dei possuía dados de boa qualidade, bem estruturados e organizados. O que tornou possível realizá-lo em quatro meses.
Resultados da gestão de escalas de trabalho na Rede Mater Dei
Em Minas Gerais, a Rede Mater Dei possui três hospitais na região metropolitana de Belo Horizonte. Com a gestão de escala por meio de inteligência artificial, foi possível remanejar mão de obra também entre as unidades, “o que traz um ganho muito grande no atendimento de qualidade”, avalia Pereira.
Outro aspecto muito relevante é que, em apenas 10 meses de operacionalização do sistema de gestão de escala, notou-se um ROI de 22,5% e uma queda de 85% nas horas extras em relação ao ano anterior. Além disso, novos enfermeiros foram treinados com a ferramenta para cobrir a ausência de outros com funcionalidade muito mais ampla e aumento de produtividade em um processo bem mais eficiente.
Os dados disponíveis na plataforma foram validados e acompanhados pelos responsáveis técnicos da Mater Dei, e ela vem se apresentando 100% assertiva quanto aos dados de demanda e oferta para o dia atual. A ferramenta tem se mostrado 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 de profissionais com a previsão de demanda, finaliza o executivo.
Fonte: Medicina S/A