[pt] As despesas com saúde vêm crescendo constantemente nos últimos anos, tanto no Brasil como na maioria dos países desenvolvidos. Para fazer face a esta questão, agentes públicos e privados têm procurado melhorar a eficiência e eficácia dos sistemas de saúde, notadamente por meio do tema de planejamento e controle na área da saúde. Uma unidade de interesse particular em hospitais é o Centro Cirúrgico, pois frequentemente é a unidade de maior custo e também de maior receita do hospital, gerando grande impacto sobre o desempenho do mesmo. Todavia na maioria dos hospitais brasileiros as decisões em relação à gestão de leitos e gestão de salas de cirurgia são tomadas a partir de conhecimento tácito e observação empírica. Com isso, este estudo visa aplicar técnicas de análise, como modelagem de processos e simulação de Monte Carlo, a fim de proporcionar a tomada de decisão mais estruturada em relação ao planejamento e programação das cirurgias. Foi realizado um estudo de caso em um hospital público brasileiro, visando alcançar melhorias no processo de planejamento das cirurgias e diminuição no índice de suspensões. Como resultado foram feitas propostas de alteração no processo de planejamento de cirurgias do hospital e sugestão de padronizar o número de marcações de cirurgias com indicação de UTI para 5 ou 6 marcações diárias a fim de reduzir o índice de suspensão por falta de vaga nessa unidade. / [en] The health expenditures have increased in recent years, both in Brazil and in most developed countries. To address this issue, public and private players have sought to improve the efficiency and effectiveness of health systems, notably through the planning and control in healthcare. A unit that is of particular interest in hospitals is the operating theater as is often the largest cost unit and also higher hospital revenue, generating great impact on the performance of the same. However, in most Brazilian hospitals, decisions regarding the management of beds and operating room management are taken from tacit knowledge and empirical observation. Thus, the study aims to apply appropriate analysis technique, such as process modeling and Monte Carlo Simulation to provide a better-structured decision-making in relation to the planning and programming of surgeries. A case study was conducted at a public hospital in order to achieve improvements in the planning process of surgery and decrease in suspensions index. As a result were proposed amendments to the hospital s surgery planning process and suggested to standardize the number of surgeries markings with ICU indication for 5 or 6 markings daily to reduce the suspension rate due to lack of vacancy in that unit.

[pt] A pandemia de COVID-19 causada pelo novo coronavírus (Sars-CoV-2) tornou-se um grande desafio à saúde pública. A rápida disseminação da doença em diferentes partes do mundo desafia os governos a controlar a transmissão do vírus e minimizar a insuficiência de recursos, além do seu impacto econômico. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para localizar hospitais de campanha e alocar leitos públicos de unidades de terapia intensiva (UTI) e de enfermaria, e ventiladores mecânicos para oferecer o tratamento adequado aos pacientes. Para isso, inicialmente foi realizada a previsão dos novos casos de COVID-19 com base no modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para o mês de maio. Em seguida, foi proposto um modelo de cobertura de conjuntos, cujo objetivo é atender toda a demanda, minimizando a distância percorrida pelo paciente e os custos envolvidos. Os dados de internação, notificação de casos confirmados, leitos e ventiladores mecânicos foram coletados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) e da Secretaria de Saúde do Estado do Rio de Janeiro (SESRJ). Quatro diferentes cenários são sugeridos aos tomadores de decisão, buscando minimizar a distância percorrida pelo paciente e o custo de instalação dos hospitais. Os resultados mostram que o planejamento inicial do governo do Estado do Rio de Janeiro, além de ser muito caro e não ter sido finalizado, anteciparia mais leitos do que o necessário. A implementação da solução proposta pode fornecer tratamento e estrutura ideais para a população em face de desafios semelhantes relacionados a emergências temporárias. / [en] The COVID-19 pandemic caused by a novel coronavirus (Sars-CoV-2) has become a major public health challenge. The rapid spread of the disease in different parts of the world has challenged the governments to control the virus transmission and minimize the insufficient supply of resources, besides its economic impact. We aimed to localize field hospitals as well as allocate public intensive care beds, ward beds, and mechanical ventilators to provide the appropriate treatment to patients. For this, firstly we estimated the number of confirmed cases based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) for May 2020; then a set covering model was implemented aiming to attend the whole demand while minimizing the distance traveled by the patient and the costs involved. Data on hospitalization, notification of confirmed cases, beds, and mechanical ventilators was collected from DATASUS and the Rio de Janeiro State Health Department (SES-RJ). Four different scenarios were suggested to decision-makers, seeking to minimize the distance traveled by the patient and the cost of installing hospitals. According to our results, the initial planning of the government of Rio de Janeiro State was over-dimensioned and anticipated more beds than necessary. Our solution could provide the optimal treatment and structure to the population in the face of similar challenges regarding temporary emergencies.