ABSTRACT We improve the shift-scheduling process by using nonstationary queueing models to evaluate schedules and two heuristics to generate schedules. Firstly, we improved the fitness function and the initial population generation method for a benchmark genetic algorithm in the literature. We also proposed a simple local search heuristic. The improved genetic algorithm found solutions that obey the delay probability constraint more often. The proposed local search heuristic also finds feasible solutions with a much lower computational expense, especially under low arrival rates. Differently from a genetic algorithm, the local search heuristic does not rely on random choices. Furthermore, it finds one final solution from one initial solution, rather than from a population of solutions. The developed local search heuristic works with only one well-defined goal, making it simple and straightforward to implement. Nevertheless, the code for the heuristic is simple enough to accept changes and cope with multiple objectives.

Resumo O estudo de Sistemas de Atendimento Emergencial – SAE visa encontrar meios de fornecer serviços de saúde efetivos e melhorar a qualidade de vida da população respeitando as limitações de recursos disponíveis. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho foi mostrar o potencial de aplicação do modelo hipercubo com prioridade na fila com mais de um servidor preferencial sem considerar a hipótese de backup parcial em Sistemas de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU em que o nível de utilização do sistema é relativamente baixo. Para isso foram realizados alguns experimentos do modelo hipercubo com prioridade na fila sem backup parcial e prospecção de cenários futuros por meio de um estudo de caso no SAMU da cidade de Bauru, SP. Foram avaliados os impactos do aumento na demanda sobre o sistema e o quanto e como (aonde localizar?) a aquisição de uma nova ambulância pode melhorar as medidas de desempenho do sistema. Os principais resultados mostram que um aumento de 50% na demanda pode dobrar o tempo de resposta dessas ambulâncias, por outro lado, aumentos mais discretos têm um impacto pequeno sobre o sistema, como pode ser visto nos aumentos de 5,71% e 13,57%, nos quais o acréscimo nos tempos de resposta foram de 5% e 16%, respectivamente. A aquisição de uma nova ambulância foi avaliada em termos das medidas de desempenho e os melhores resultados em todos os cenários se deu quando ela estava presente no átomo Boulevard, obtendo um tempo médio de resposta 3% inferior às demais localidades, em média.

Abstract The study of EMS aims to find ways to provide effective health services and improve the quality of life of the population while respecting the limitations of available resources. In this context, this paper aims to show the potential of application of the hypercube queueing model using queue priorities with more than one preferential server without using partial backup on SAMU, where the workload is relatively low. To do so, were done some experiments with the hypercube queueing model and future scenario prospection by a case study on the SAMU system from Bauru, Brazil. It was evaluated the impacts of demand increase over the system and the acquisition of a new ambulance was evaluated considering the best options to locate it. Main results show that a 50% demand increase can double mean response times. In contrast, minor increases have a smaller impact over the system, as observed on 5.71% and 13.57% demand increases, where the mean response times raised 5% and 16% respectively. The acquisition of a new ambulance was evaluated in terms of mean response times also. The best location had a 3% lower mean response time, on average.

Em alguns sistemas de atendimento médico emergencial, a demanda pelo serviço pode ser alta devido ao atendimento a pacientes em diferentes estados, desde mais graves até mais leves. Nesses sistemas, pode haver formação de filas de usuários aguardando atendimento, e a necessidade de se considerar explicitamente políticas de prioridade nesse atendimento torna-se importante. Neste trabalho propõe-se uma extensão do clássico modelo hipercubo de filas espacialmente distribuídas para considerar fila com prioridade. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade dessa abordagem, utilizam-se dados de um estudo de caso realizado no SAMU de Ribeirão Preto-SP. Foram analisados dois cenários que consideram dois aspectos relevantes: o impacto dos atendimentos de remoção de pacientes e o aumento da demanda nas diversas classes de chamados dos usuários do sistema. O foco é no tempo médio de resposta aos chamados dos usuários, considerado como uma medida de desempenho importante do sistema, principalmente aos chamados de classes com alta prioridade. Os resultados mostram que a abordagem pode ser utilizada para analisar satisfatoriamente sistemas com prioridade de fila.

In some emergency medical systems the service demand is high due to the treatment of patients in the range severe to mild. In these systems, may be queues formation and so the need to explicitly consider priority in care is extremely important. In this study we extend the hypercube model to explicitly consider priority queue. In order to verify the feasibility and applicability of this approach, we conducted a case study at Ribeirão Preto´s SAMU (SAMU-RP). We analyzed two alternative scenarios to examine two important issues: the impact of the removals and the effect of increased demand in the different classes of calls of the system. The focus is on the average response time to users, considered as an important performance measure of the system, especially for the high priority calls. The results show that the approach can be successfully used to analyze systems with priority queue.

O Sistema de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) no Brasil é um sistema médico emergencial de responsabilidade do poder público, em que a demanda de usuários em uma região urbana é usualmente separada por subregiões e classes de chamados emergenciais. Essa demanda pode mudar de forma significativa ao longo do dia, geograficamente e temporalmente, devido à sua natureza aleatória, mas também devido aos diferentes padrões de comportamentos da população ao longo do dia. Por exemplo, tipicamente há menos demanda durante a noite do que de dia. Os objetivos deste trabalho são: verificar se o conhecido modelo hipercubo de filas espacialmente distribuídas é adequado para analisar medidas de desempenho do SAMU, tais como tempos médios de resposta aos usuários, e utilizar este modelo para analisar múltiplas alternativas de localização das ambulâncias, explorando variações importantes da demanda e do serviço ao longo do dia. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade desta abordagem, foi realizado um estudo de caso no SAMU de Ribeirão Preto-SP.

The Brazilian emergency medical system SAMU (Sistema de Atendimento Móvel de Urgência) is an emergency medical system of public government liability, in which the users' service demand in an urban region is usually separated into subregions and classes of emergency calls. This demand can change substantially during the day, geographically and temporally, due to its random nature and also to the different behavior patterns of the population throughout the day. For instance, typically there is less demand during the night hours than during the day. The goals of this study are to verify whether the hypercube queuing model is adequate to analyze performance measures of SAMU, such as mean response times to the users, and use this model to analyze multiple alternatives of ambulance location considering significant variations in the demand and service throughout the day. In order to verify the feasibility and applicability of this approach, a case study was conducted in the SAMU of Ribeirão Preto-SP.