Modelo matemático otimiza estoques de EPI em hospitais durante pandemia

Cibele Maria Russo Novelli explica o desenvolvimento de uma ferramenta que controla estoques em hospitais de Minas Gerais e São Paulo

jorusp

Um projeto desenvolvido por professores da USP usa a matemática como auxílio na tomada de decisões de hospitais ao lidar com as consequências da epidemia da covid-19. O objetivo é a otimização de estoque do EPI (Equipamento de Proteção Individual) nos hospitais. 

Em entrevista ao Jornal da USP no Ar, Cibele Maria Russo Novelli, professora e pesquisadora do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) de São Carlos da USP, explica que a Bionexo, empresa de gestão de equipamentos e insumos para hospitais, os procurou para que estimassem a necessidade de máscaras, álcool em gel, aventais e outros insumos durante a pandemia. “Há uma preocupação para que não faltem materiais. Montamos, então, uma equipe no ICMC para responder qual seria um estoque seguro para hospitais durante este período”, afirma a professora. 

Ela explica que essa empresa forneceu dados de hospitais, a princípio anônimos, para que a equipe do ICMC fizesse um modelo preditivo, a fim de que se estimasse o quanto seria utilizado de cada um desses materiais durante este período. “Nós trabalhamos com dados semanais do consumo nos hospitais. As previsões podem se concretizar, mas dependem das políticas adotadas, como as de isolamento, e se as pessoas vão aderir a essas políticas”, aponta Cibele.

O modelo é bastante complexo, já que ainda envolve outras variáveis – além do fato de os hospitais terem configurações distintas – como as diferentes recomendações de uso de cada EPI, que tem um tempo de uso. Nos modelos dos pesquisadores, há variações entre os hospitais: alguns têm um estoque mais cheio, outros, mais escassos. Cibele explica que, por isso, uma prática, comum também entre os hospitais, é o empréstimo de insumos e equipamentos.

Ela finaliza dizendo que já se fez a validação do modelo matemático em dois hospitais, um em Minas Gerais e outro em São Paulo. Inicialmente, foram usados modelos preditivos e estatísticos, e o próximo passo é desenvolver uma ferramenta de otimização. “O produto da nossa pesquisa é justamente uma ferramenta que os próprios hospitais possam utilizar: os funcionários entram com os dados e a nossa ferramenta fornece o EPI de que precisariam futuramente”, explica.


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