MODELO DE OTIMIZAÇÃO SOB INCERTEZA PARA O PLANEJAMENTO DE COMPRAS DE MEDICAMENTOS DE DOENÇAS CRÔNICAS DO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE (SUS) PARA ÁREAS DE DIFÍCIL ACESSIBILIDADE LOGÍSTICA

Vol 55, 2023 - 160849
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Resumo

O planejamento de compra de medicamentos nas farmácias de distribuição gratuita do Sistema Único de Saúde (SUS) tem notória importância para a manutenção dos estoques das farmácias públicas, com destaque para os medicamentos de uso contínuo, por exemplo para hipertensão arterial e diabetes. Esse planejamento ganha complexidade, quando o ressuprimento dos estoques deve ser realizado para áreas de difícil acessibilidade logística, tendo em face as dimensões continentais do Brasil e os problemas de infraestrutura da malha rodoviária nacional. Nestas condições, insere-se um relevante componente de incerteza nos lead times de ressuprimento. Apesar de se tratar de medicamentos de uso contínuo, com distribuição gratuita de acordo com a posologia necessária, verifica-se elevada dispersão na procura, com componentes de sazonalidade, o que aumenta a complexidade das tomadas de decisão, visto que todos devem ser atendidos de acordo com a receita médica. Entretanto, a falta de medicamentos é uma realidade verificada, especialmente nos municípios menores e mais distantes dos grandes centros, for falha no processo de planejamento. Neste contexto, o objetivo do trabalho é apresentar um modelo de otimização sob incerteza que tem como objetivo minimizar a probabilidade de falta de medicamentos crônicos na rede pública de saúde, considerando os estimadores de lead time de ressuprimento, e a demanda variável. A aplicação para teste se limita aos medicamentos de procura CLASSE A, para tratamento de diabetes e hipertensão arterial. Na pesquisa são apresentadas variações do modelo e cenários considerando localidades de difícil acessibilidade logística. A validação do modelo se dá por meio de simulação computacional e cruzamento de informações do sistema DATASUS.

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Instituições
  • 1 Universidade do Estado do Pará (UEPA)
Eixo Temático
  • 17. SA – PO na Área de Saúde
Palavras-chave
Otimização sob Incerteza; Logistica Inbound; MRP