Simulação computacional potencializa gestão, previsibilidade e qualidade na saúde.
O setor da saúde enfrenta constantemente desafios complexos relacionados ao planejamento eficiente de recursos, otimização de fluxos de trabalho e tomada de decisões estratégicas. No entanto, a simulação computacional serve de apoio para a otimização de agendamento de cirurgias, alocação eficiente de recursos, planejamento de capacidade hospitalar, gerenciamento de estoque de medicamentos e identificação de melhores práticas de atendimento ao paciente.
Desafios que você pode estar enfrentando:
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Gestão ineficiente dos recursos
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Falta de previsibilidade na demanda
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Baixo qualidade de atendimento
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Desperdícios no fluxo de pacientes
Por meio da modelagem computacional de sistemas complexos e do uso de dados históricos, a simulação permite criar cenários virtuais que representam com precisão o ambiente de cuidados de saúde. Ao modelar o fluxo de pacientes, recursos disponíveis e demanda de serviços, é possível otimizar o planejamento de longo prazo, garantindo uma distribuição adequada de leitos, alocação de funcionários, horários de atendimento e dimensionamento de instalações.
Como a FlexSim pode ajudar sua empresa a resolver estes problemas:
Otimização e dimensionamento de recursos
Com base nos resultados da simulação, é possível ajustar o dimensionamento de recursos, como o número de médicos, enfermeiros, leitos, equipamentos e suprimentos. A simulação determina a quantidade ideal de recursos para atender à demanda, evitando excessos ou insuficiências. Isso resultar em uma alocação mais eficiente, mantendo a satisfação dos pacientes e reduzindo os custos operacionais.
Identificação de gargalos
Ao modelar o fluxo de pacientes, recursos e processos em um sistema de saúde, a simulação mostra os gargalos e áreas problemáticas. Por exemplo, pode-se identificar áreas com altos tempos de espera, sobrecarga de satff ou equipamentos insuficientes. Essas informações permitem que os gestores da área tomem medidas para melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento.
Previsão de demanda
A simulação em conjunto com técnicas de estatística e machine learning permite prever a demanda de pacientes que podem flutuar ao longo do dia, mês e ano. Assim, através dos acesso a dados históricos combinado a essas técnicas, a simulação consegue mostrar a eficiência do sistema, levando em consideração a utilização dos recursos.