Enfermagem 4.0: inteligência artificial aplicada na elaboração automática de escalas de trabalho em organizações de saúde

• Processo: 21/14637-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Enfermagem - Enfermagem de Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Thiago Franco
• Beneficiário: Thiago Franco
• Empresa: Thiago Franco
• CNAE: Consultoria em tecnologia da informação ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 20/13392-8 - Enfermagem 4.0 - inteligência artificial aplicada na elaboração automática de escalas de trabalho em organizações de saúde, AP.PIPE
• Assunto(s): Gestão em saúde Jornada de trabalho Inteligência artificial Algoritmos genéticos Otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Escalas de trabalho | Gestão em saúde | Inteligência Artificial | Jornada de trabalho | Otimização da força de trabalho | saúde 4 | 0 | Gestão em Saúde

Resumo

A elaboração de escalas de trabalho para equipes de enfermagem, do inglês "Nurse Rostering Problem" (NRP) é uma das tarefas que mais exige habilidade dos gestores. É necessário equilibrar mensalmente em um único arranjo as questões legais, os acordos sindicais, as regras institucionais, as imposições da natureza do trabalho e as necessidades da equipe. Diante de uma conjuntura tão delicada e complexa torna-se extremamente necessário que o gestor disponha de ferramentas eficientes que auxiliem na elaboração dessa estrutura. Hoje a grande maioria das empresas - independentemente do porte ou área de atuação - não possui nenhuma ferramenta de apoio para organizar o trabalho de seus colaboradores. Do ponto de vista computacional, o NRP é, na maioria das vezes, um problema NP-difícil e devido à sua natureza combinatorial, a pesquisa nesse domínio ainda é uma fronteira do conhecimento a ser explorada. Nesse projeto, propõe-se a investigação de algoritmos genéticos, os quais tem sido utilizados com sucesso para a problemas de otimização complexos. (AU)