O c??ncer ?? o principal problema de sa??de p??blica no mundo. A radioterapia ?? uma das formas mais comuns e efetivas de tratamento de c??ncer. Por??m, atualmente existe um desequil??brio entre a demanda de tratamentos e a disponibilidade de equipamentos de radioterapia o que leva a atrasos no in??cio de tratamento, esses atrasos produzem sofrimento psicol??gico e menor probabilidade de controle da doen??a. Como h?? uma grande press??o para a conten????o de custos, muitas vezes n??o ?? poss??vel resolver o problema da falta de equipamentos com a expans??o de centros de tratamento. Por outro lado, existe uma inefici??ncia nos processos relacionados ao fluxo de trabalho e no agendamento de pacientes para in??cio de tratamento. Neste trabalho buscou-se, atrav??s da an??lise de dados do setor de radioterapia do Hospital das Cl??nicas da Faculdade de Medicina da Universidade de S??o Paulo, estudar meios de otimiza????o do fluxo de trabalho para se obter uma gest??o eficaz e eficiente do tempo de espera. Com intuito de fazer previs??es do tempo de espera e do tempo de tratamento dos pacientes foram comparados quatro algoritmos de AM (Aprendizado de M??quina) com t??cnica de regress??o (Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting , Random forest e Redes neurais) e para a otimiza????o do agendamento de radioterapia foi proposto um modelo de programa????o linear inteiro misto. Com base no trabalho realizado, conclui-se que a utiliza????o de AM ajuda entender os problemas encontrados no setor. Foram propostas mudan??as na rotina, definidos tempo de espera e de tratamento mais adequados e conseguiu-se que o agendamento autom??tico possibilitasse a diminui????o do tempo de espera dos pacientes, com prioriza????o dos pacientes com pior progn??stico.Disserta????o (Mestrado em Tecnologia Nuclear)IPEN/DInstituto de Pesquisas Energ??ticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP