Análise preditiva da jornada do paciente

Contexto

Hospital (1.500 leitos) com um serviço de emergência recebendo 200 pacientes/dia. O tempo médio de espera na emergência é de 4 horas, com picos de 8 horas nos finais de semana e feriados. A taxa de readmissão em 30 dias é de 12%, bem acima do objetivo de 8%. A superlotação da emergência impacta todo o hospital (leitos ocupados, centro cirúrgico atrasado).

Problema & Desafio

Tempo de espera no pronto-socorro de 4h em média, pico de 8h: principal motivo de insatisfação (satisfação em 35%). Readmissão em 30 dias a 12% vs 8% meta: altas prematuras relacionadas à pressão de fluxo. Nenhuma previsão de afluência: o dimensionamento das equipes é baseado em médias históricas. Leitos de internação saturados: 30% do tempo de espera no pronto-socorro está ligado à ausência de leito de hospitalização. Custo da readmissão estimado em 5M€/ano para o hospital.

Solução & Entregas

Modelo preditivo de afluência nas urgências em H+4, H+8 e D+1 integrando histórico, meteorologia, epidemiologia, eventos. Otimização dos fluxos de pacientes: recomendação de percurso (ambulatorial, internação, home care) baseada no perfil clínico. Scoring de risco de readmissão na alta: identificação dos pacientes que necessitam de acompanhamento reforçado. Previsão de necessidades de leitos a jusante para antecipar transferências e desbloquear fluxos. Dashboard de urgências: afluência em tempo real, previsões, tempo de espera por box, alertas de saturação. Resultados mensuráveis desde o primeiro mês.

Tecnologias