Modelo de Otimização para os Pontos de Apoio Provisório(PAP’s) do SAMU Natal
Serviço de Emergência Médica, Ambulâncias, Otimização, Simulação, Tempo de Reação
O crescimento da população urbana suscita a preocupação dos gestores públicos municipais no sentido de prestar serviços de atendimento de emergência médica que atendam às necessidades de cuidados médicos pré-hospitalares de urgência. Existem estimativas indicando que até 2050, as zonas urbanas deveram apresentar um contingente de 6,29 bilhões de pessoas, equivalendo a 69% do total da população mundial. Nestes locais existe significativo número de acidentes de trânsito e outras ocorrências graves, tais como infarto, afogamento, perfuração por arma de fogo e desastres (alagamentos, deslizamentos de terra, terremotos, por exemplo). Estudos desenvolvidos na América Latina (sobretudo no Brasil) mostram que a maior parte dos óbitos nesta localidade é causada por violência urbana e tráfego de veículos. No Brasil, números que endossam essa assertiva apresentam que no respectivo país em 2014 ocorreram 43.075 óbitos relacionados com trânsito e 44.861 homicídios com vítimas fatais. Nesse cenário, o objetivo dessa dissertação é aplicar modelo matemático de dupla cobertura (DSM-Double Standard Model) com o propósito de definir a localização ótima das bases dos pontos de apoio provisório (PAP’s) do SAMU no município do Natal/RN e realizar estudo de simulação para avaliar o deslocamento das ambulâncias entre os PAP’s de acordo com parâmetros de filas. Os resultados expressos nessa dissertação corroboram com a factibilidade da redefinição dos pontos de posicionamento provisório das ambulâncias do SAMU/Natal enquanto estratégia para a redução do tempo de resposta e garantia de cumprimento de parâmetros de desempenho estabelecidos por organizações internacionais (OMS, por exemplo, que estabelece o tempo de 8 minutos para o atendimento de chamados por serviço de emergência médica). Além disso, o estudo de simulação mostrou que a taxa de ocupação das ambulâncias aumentou quando o cenário contemplou o posicionamento proposto pelo algoritmo de dupla cobertura e o tempo de espera (tempo de resposta) estabilizou-se em 10 minutos.