A pesquisadora Maristela de Oliveira Santos, que também coordena o trabalho, comenta que o aumento demasiado da procura fez com que a empresa identificasse não apenas crescimento na demanda nos hospitais, mas o aumento de preços de muitos insumos. Assim, existe a necessidade de desenvolver ferramentas para a manutenção inteligente de estoque, de forma que não faltem esses insumos para os hospitais.
“Esta ferramenta auxilia os gestores na estimativa do montante seguro necessário em estoque dos suprimentos, permitindo o intercâmbio e a cooperação entre hospitais e colaborando para a tomada de decisão sobre a compra de insumos durante a pandemia. Os modelos estatísticos propostos por este projeto acomodam características e estratégias assumidas de acordo com a especialidade clínica do hospital, bem como pela dinâmica da epidemia em cada cidade de operação. Tais modelos visam fazer previsões destinadas a estimar o nível de segurança no estoque para cada insumo desejado”, complementou Maristela.
A pesquisadora e professora do ICMC/USP Cibele Maria Russo Novelli também explicou que para os testes iniciais do modelo, a equipe considerou o consumo dos EPIs em hospitais levando em conta a mudança de padrão provocado pelo atendimento de pacientes com Covid-19, cujas características foram obtidas por meio de dados fornecidos pela empresa e também pelas séries históricas de consumo destes insumos em períodos anteriores a doença. “Geralmente um hospital com um número determinado de leitos aloca os pacientes em três categorias: Unidade de Internação (UI), Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e Pronto-Atendimento (PA). Pacientes nas UIs encontram-se em estado não crítico, enquanto pacientes nas UTIs estão em estado crítico e por isso requerem mais profissionais e insumos. Com o aumento no número de pacientes com COVID-19, caso seja necessário, leitos de UI são convertidos em UTI. Um percentual de pacientes que chegam ao PA podem ser internados em UI ou UTI, dependendo da gravidade dos sintomas. Desses, alguns precisam de cuidados intensivos e equipamentos especiais como ventiladores pulmonares. A demanda por profissionais e insumos é calculada separadamente com base na quantidade de pacientes que passa pelo pronto atendimento e nas demais unidades do hospital e podem ser adaptadas de acordo com o tamanho de cada hospital”, explicou.
Francisco Louzada observou ainda que com essas informações, os modelos preditivos indicam a tendência de aumento do consumo de cada insumo ao longo do tempo dadas as observações, bem como o momento em que atinge o limite máximo, considerando a ocupação total do hospital e quanto tempo permanecerá neste limite. “Dessa forma, é possível mensurar quando atinge um platô de consumo, sua duração e quando sairia e voltaria a apresentar consumos, conforme as características usuais do hospital”, finalizou Louzada.
Esta não é a primeira vez que a empresa Bionexo e pesquisadores do CEPID-CeMEAI desenvolvem soluções conjuntamente. Após a participação da empresa no Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, agora, o desafio é apoiar os hospitais no enfrentamento da doença.
Para Denis Neves, Head de Analytics da Bionexo, esta aproximação com a academia é de grande valor para produzir soluções para problemas reais do mercado, especialmente em momentos críticos como este de pandemia.
“A Bionexo está conectada a uma rede de cerca de 2 mil hospitais e opera no Brasil e América Latina. A maioria dos nossos clientes está com dificuldade em planejar suas compras, principalmente insumos como máscaras, álcool em gel e produtos de grande demanda, fica difícil estimar quantas unidades adquirir, levando também em consideração os aumentos de preço e procura. Muitos hospitais compraram muito, enquanto outros, estão com dificuldades em abastecer os estoques”, explica.