A acessibilidade aos cuidados de saúde: O contributo da digitalização na gestão de camas

Abstract

A gestão de camas hospitalares constitui um elemento crítico para a eficiência dos serviços de saúde e para a acessibilidade dos doentes. No percurso cirúrgico, a pressão sobre a capacidade instalada exige soluções inovadoras, sustentadas em dados e tecnologias digitais, capazes de antecipar e responder de forma integrada. Este estudo analisa a utilização de camas cirúrgicas na ULS de São José, identificando padrões de ocupação e dinâmicas institucionais, e em simultâneo avalia o potencial da digitalização na construção de um modelo preditivo de apoio à decisão. Adotou-se uma abordagem mista, assente na análise estatística de dados administrativos recolhidos entre janeiro de 2023 e julho de 2025, com a aplicação de modelos de regressão e simulação de Monte Carlo, complementada com a comparação com experiências internacionais, permitindo identificar dados relevantes para a melhoria dos modelos. Os resultados revelaram taxas de ocupação persistentemente elevadas (>80%), padrões sazonais consistentes e desalinhamento entre admissões e altas, fatores que condicionam a eficiência da gestão. Os modelos preditivos demonstraram potencial para antecipar cenários críticos e apoiar decisões em tempo quase real, confirmando a relevância de dashboards integrados e algoritmos de previsão na melhoria da acessibilidade e da eficiência do SNS. O estudo apresenta limitações por centrar-se numa única instituição, por depender de dados administrativos com restrições de qualidade e por não ter testado a solução digital em ambiente real. Recomenda-se o desenvolvimento de projetos-piloto e o reforço da interoperabilidade entre sistemas de informação como estratégia sustentadora de uma política pública inovadora para a gestão de camas.

Hospital bed management is a critical element for the efficiency of healthcare services and for patient accessibility. In the surgical pathway, pressure on installed capacity demands innovative solutions supported by data and digital technologies, capable of anticipating and responding in an integrated manner. This study analyzes the use of surgical beds at ULS São José, identifying occupancy patterns and institutional dynamics, while simultaneously assessing the potential of digitalization in the development of a predictive decision-support model. A mixed-methods approach was adopted, based on the statistical analysis of administrative data collected between January 2023 and July 2025, applying regression models and Monte Carlo simulation, and complemented by comparisons with international experiences, enabling the identification of relevant insights for model improvement. The results revealed persistently high occupancy rates (>80%), consistent seasonal patterns, and misalignment between admissions and discharges—factors that constrain management efficiency. The predictive models demonstrated potential to anticipate critical scenarios and support near real-time decision-making, confirming the relevance of integrated dashboards and forecasting algorithms in improving accessibility and efficiency within the National Health Service (SNS). The study presents limitations due to its focus on a single institution, reliance on administrative data with quality constraints, and the absence of real-world testing of the digital solution. It is recommended to develop pilot projects and strengthen interoperability between information systems as a sustaining strategy for an innovative public policy in bed management.