Dissertação

{en_GB=Staff Scheduling in a hospital context: the case of Luz Saúde Hospital} {} EVALUATED

{pt=Este trabalho propõe um algoritmo genético multi-objetivo que pretende otimizar a escala do staff num serviço hospitalar. Os profissionais de saúde são um dos recursos indispensáveis na qualidade do serviço prestado e representam mais de metade dos custos operacionais de um hospital, o que requer uma busca incessante por métodos para melhorar a eficiência das operações. Este trabalho é motivado pelo Hospital da Luz de Lisboa que identificou algumas necessidades neste planeamento, uma vez que se trata de um processo moroso, feito maioritariamente à mão e por tentativa e erro, o que acarreta habitualmente diversas inconsistências. Isto pode refletir-se num \textit{staff} insatisfeito ou em situações de escassez de pessoal, sobrecarregando o restante. A Unidade de Cuidados Intensivos (UCI) serviu como caso de estudo e pretende incorporar preferências pessoais de uma forma equilibrada, garantindo uma escala justa. O algoritmo foi também aplicado no serviço de Imagiologia. Ambos têm pontos em comum, principalmente a necessidade emergente de encontrar uma solução para a gestão do pessoal. O algoritmo é capaz de encontrar boas aproximações da fronteira de Pareto em tempo útil. Para além disso, incorpora a possibilidade de escolher uma solução baseada em pesos atribuídos pelos decisores. A UCI mostrou-se satisfeita com os resultados, principalmente pelo algoritmo ser capaz de gerar uma escala equilibrada com a possibilidade de usar informação dos meses anteriores, contribuindo para uma gestão mais eficaz e justa a longo prazo. , en=This work proposes a multi-objective genetic algorithm that aims to optimize the schedule of the staff in a hospital service. Health professionals are one of the indispensable resources in the quality of services provided and represent more than half of hospitals' operating costs, which requires an endless search for methods to improve the efficiency of operations. This work is motivated by Hospital da Luz de Lisboa, which identified some needs in the planning of these resources, since its management is time consuming, mostly hand-made and by trial and error, which often causes several inconsistencies. This can be reflected in a dissatisfied staff or situations of staff shortages, overloading the remaining staff. The Intensive Care Unit (ICU) served as case study and intends to incorporate personal preferences in a balanced way, ensuring a fair schedule. The algorithm was also applied in the Imagery service. Both have points in common, mainly the emerging need to find a solution for staff scheduling. The algorithm is able to effectively find good approximations of the Pareto-front in a timely manner. Additionally, it incorporates the possibility of choosing a single solution based on weights attributed by the decision-makers. The ICU is satisfied with the results, mainly by the fact that the algorithm is able to generate a balanced schedule with the possibility of using historical records from previous months, contributing to a more effective and fair scheduling in the long term. }
{pt=Escalonamento, Algoritmo Genético, Justiça, Preferências, Multi-objetivo, en=Staff Scheduling, Genetic Algorithm, Fairness, Preferences, Multi-objective}

Janeiro 22, 2021, 10:0

Orientação

ORIENTADOR

João Pedro Isidoro Colaço

Hospital da Luz

Especialista

ORIENTADOR

Daniel Rebelo dos Santos

Centro de Estudos de Gestão do Instituto Superior Técnico

Investigador Auxiliar