Princípios de Big Data baseado na mitigação de riscos como método de apoio para implementação de Lean Healthcare em um hospital

Abstract

O Lean HealthCare tornou-se uma das abordagens de gestão enxuta mais adotadas no setor de saúde. Sua aplicação tem como foco principal a eliminação de desperdícios e melhoria do mapa fluxo de valor da organização. No entanto, existem riscos pouco explorados que acarretam um alto índice de insucesso dos projetos que visam sua implementação. Em paralelo, cada vez mais, as organizações vêm adotando cuidados de saúde suportados por soluções tecnológicas orientadas a dados (Data-driven), como Big Data Analytics, fazendo com que os dados sejam o elemento mais valioso, principalmente após a ascensão da Industria 4.0. Contudo, os dados geralmente são subutilizados, visto que a grande maioria das organizações não possuem maturidade suficiente para transformá-los em informações e inteligência. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo propor etapas para mitigação de riscos em um projeto de implementação do Lean Healthcare em um hospital de Brasília, por meio da aplicação de princípios de Big Data. Quanto aos métodos, esta pesquisa possui abordagem qualitativa e quantitativa, natureza aplicada, classificada como exploratória, e apresenta como estratégia um estudo de caso. Os procedimentos metodológicos possuem etapas de gestão de riscos adaptadas da ISO 31000:2018. Para a identificação dos fatores de riscos, utilizou-se a revisão sistemática da literatura e análises de dados coletados in loco. Em seguida, os riscos foram priorizados, classificados e agrupados em três Classes distintas, para as quais eles foram analisados, avaliados e tratados. Dentre os principais resultados, podem ser citados: a identificação de 12 principais fatores de riscos; a proposição de dois modelos para priorização de áreas críticas: um multicritério e outro de teoria de grafos, como forma de mitigação dos riscos da Classe 1; para os riscos da Classe 2, foi proposto um modelo estrutural para mensuração da qualidade dos serviços, a partir da percepção dos pacientes, e um RoadMap com ações práticas; para a mitigação dos riscos da Classe 3, foi proposto um modelo de maturidade de dados, associado a um dashboard e um RoadMap. Quanto aos princípios de Big Data, estes foram atendidos a partir da aplicação transversal das técnicas e ferramentas ao longo das etapas propostas.