Eu começaria identificando as variáveis mais críticas do ambiente: gravidade dos casos, disponibilidade de leitos por especialidade, duração estimada das cirurgias e escala dos profissionais. Entendo que o maior desafio não é técnico, é que tudo isso muda ao mesmo tempo, e uma variável puxa a outra. Uma cirurgia que atrasa compromete o bloco inteiro, e um surto de internações pressiona leitos e equipe juntos. Fora isso, dados hospitalares costumam ser fragmentados e incompletos, o que já é um obstáculo antes mesmo de pensar em modelo.
Para a alocação inicial, eu usaria um agente reativo como primeira camada, baseado em regras diretas de se/então. Entendo que ele é limitado porque não antecipa nada, só reage depois que o problema já aconteceu, mas para emergências imediatas ele resolve rápido e sem complexidade.
Depois eu integraria um agente baseado em objetivos para planejar com um horizonte maior, buscando metas como reduzir tempo de espera e equilibrar carga da equipe. O obstáculo aqui é que o plano pode ficar desatualizado rápido demais num ambiente tão dinâmico.
A camada que eu consideraria mais eficaz seria o agente baseado em utilidade, porque entendo que o hospital não tem um único problema para resolver, tem múltiplos critérios conflitantes ao mesmo tempo. Ele pontua cada alternativa considerando gravidade do paciente, disponibilidade do recurso e risco de sobrecarga da equipe, o que permite decisões mais equilibradas. Na prática, eu integraria as três abordagens em arquitetura híbrida: reativo para urgências, utilitário para a otimização geral com visão de 24 a 48 horas.
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