Integração de Sistemas Inteligentes na Assistência Médica de um Centro de Trauma de Grande Porte

Por Ricardo Costa Val do Rosario e CoPilot 365

Projeto de IA para Otimização da Gestão Hospitalar Pública

Resumo Executivo

- Este projeto propõe a implantação de uma solução de Inteligência Artificial (IA) para otimizar a alocação de leitos, 
a programação de cirurgias e a distribuição de profissionais da saúde em um hospital público de grande porte. 

- A proposta visa melhorar a eficiência assistencial, cumprir diretrizes do SUS e garantir o uso transparente dos recursos públicos.

Objetivos

- Implementar sistema de IA para análise descritiva e preditiva de indicadores hospitalares.

- Detectar desvios no uso de recursos financeiros públicos.

- Atingir metas assistenciais conforme as exigências legais do SUS.

Escopo e Indicadores

Fase 1 (12 meses): comparação entre os 12 meses anteriores e os 12 posteriores à implantação.

Indicadores principais:

- Ocupação de leitos

- Programação cirúrgica

- Alocação de profissionais

- Pareceres de auditoria (MG)

- Satisfação de pacientes, familiares e equipe

Variáveis secundárias:

-  Volume de atendimentos

- Gravidade clínica

- Horários de procedimentos

- Taxa média de ocupação (janela de 7 dia

Cronograma

| Etapa                         | Duração | Meses     |
| ----------------------------- | ------- | --------- |
| Planejamento                  | 2 meses | Mês 1–2   |
| Divulgação e Alinhamento      | 2 meses | Mês 3–4   |
| Treinamento de 400 servidores | 5 meses | Mês 5–9   |
| Integração e Implantação      | 3 meses | Mês 10–12 |

Equipe Técnica

- Gestor de Projeto: coordenação geral

Analistas de Dados: preparação e análise de dados históricos

- Cientistas de Dados: desenvolvimento dos modelos de IA

- Especialistas Clínicos: validação dos fluxos hospitalares

- TI/DevOps: integração e segurança da informação

Marcos de Entrega

1. Documento de requisitos e fluxograma (Mês 2)
2. Protótipo dos dashboards (Mês 4)
3. Modelos de IA testados (Mês 7)
4. Sistema completo em produção (Mês 12)

Solução Técnica

Coleta e Processamento

-  Extração de dados dos últimos 24 meses

- Anonimização e integração com auditoria estadual

Modelos de IA

- Agente Reativo:  regras simples para alocação imediata de leitos

- Agente com Objetivos: otimização conforme metas institucionais

- Agente de Utilidade: decisão baseada em função de utilidade combinando tempo de espera, custo e satisfação:

    U = α·(1–TempoEsperaNorm) + β·(Satisfação) – γ·(CustoRelativo)

Integração e Implantação

- APIs com prontuário eletrônico e sistema financeiro

- Ambiente em nuvem híbrida ou local

- Testes com simulações de carga rea

Indicadores de Sucesso

-  Redução no tempo médio de espera por leito

- Mais cirurgias realizadas no prazo

- Satisfação ≥ 85%

-  100% conformidade nas auditorias

- Redução de até 10% no custo por paciente

Riscos e Mitigação

- Riscos: atrasos nos dados, resistência à mudança, sistemas legados

- Mitigação: reuniões quinzenais, treinamentos contínuos, testes de stress

Capacitação

- Cursos e-learning para uso dos painéis

- Oficinas presenciais com base em cenários reais

- Apoio contínuo via canal institucional

Comunicação

- Relatórios trimestrais para a gestão

- Fórum interno de boas práticas

- Divulgação pública de resultados aos 6 e 12 meses

Conclusão

Combinando IA, dados históricos e participação multiprofissional, este projeto busca transformar a gestão hospitalar pública com decisões mais rápidas, estratégicas e centradas no paciente. 

Ao final do primeiro ciclo, estão previstos: 

- Expansão para outras unidades, 

- Novos módulos (como previsão de demanda,

- Prescrição assistida) e parcerias com instituições de pesquisa.