Comparativo de modelos de previsão do volume de consultas diárias em prontos-socorros na Grande São Paulo

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Data
2023-08-10
Orientador(res)
Maranhão, André Nunes
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Resumo

O setor de pronto-socorro, dentro do contexto de gestão hospitalar, apresenta diversos desafios, principalmente na perspectiva de otimização dos recursos empregados. Um fator relevante é o fluxo de diário de pacientes sendo atendidos. Neste trabalho, modelos de previsões de séries temporais econométricos univariados e multivariados, rede neurais recorrentes e de combinação de previsões são implementados para a realizar a previsão do número de consultas diárias em 8 hospitais localizados na Grande São Paulo em 4 horizontes de tempo diferentes, com o intuito de identificar se há superioridade preditiva de um modelo específico. São comparados e ranqueados em termos de performance preditiva através do Mean Absolute Percentage Error e Model Confidence Set. Os principais resultados apontam para uma performance superior de 3 variações de combinação de previsão. Excluindo-se da análise tais combinações, entre os modelos individuais não há um predomínio claro, com diferentes modelos obtendo melhores resultados a depender da unidade hospitalar e horizonte de previsão.


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