Organizar os serviços de atendimento é uma tarefa complexa e muito planejamento é necessário para garantir que funcionem sem problemas. Desenvolvido por adiutaByte, um projeto spin-off do Instituto Fraunhofer de Algoritmos e Computação Científica SCAI, adiuta.PLAN é um pacote de software que pode criar planos automaticamente e considerar variáveis ​​como níveis de tráfego e condições meteorológicas em tempo real. O software também mantém os planos atualizados para levar em consideração outros fatores, como a disponibilidade da equipe. Seus algoritmos inovadores fornecem o remédio perfeito para a grave escassez de recursos de atendimento.

Todos os dias, as empresas produzem planos manuais que são adaptados ao longo do dia, custando uma quantidade significativa de tempo e esforço. Pode ser uma lista de serviço de um hospital, planejamento de frota para uma empresa de entrega de encomendas, planejamento de prateleira em um armazém, ou mesmo uma lista de serviços para atendimento ambulatorial. Neste caso, o prestador de serviços de saúde deve fazer o possível para distribuir o trabalho entre os cuidadores de plantão. Embora já existam ferramentas no mercado para ajudar os prestadores de cuidados com esta tarefa demorada, nenhum deles é capaz de monitorar se a escala de serviço é realmente viável depois que o plano é feito. O que eles deixam de oferecer é uma solução que pode gerar e otimizar planos automaticamente. Esta é a lacuna preenchida pela adiutaByte, um projeto de spin-off da Fraunhofer SCAI, e seu software adiuta.PLAN, que resolve problemas complexos de otimização com novas abordagens algorítmicas, apoiar os prestadores de cuidados no planejamento diário das rotas de cuidados e ajudá-los a designar cuidadores para os pacientes. Setores como logística e gerenciamento de armazém também podem se beneficiar com a solução.

Quatro pessoas trabalham atualmente na equipe adiutaByte. O spin-off está previsto para o primeiro semestre de 2019, e está recebendo financiamento da Fraunhofer-Gesellschaft como parte do programa Fraunhofer INNOVATOR, bem como por meio da Fraunhofer Venture. O líder da equipe, Dr. Dustin Feld, explica a abordagem que contribui para o sucesso da adiuta.PLAN:"Estamos combinando uma variedade de abordagens algorítmicas, com base em técnicas de agrupamento e métodos de inteligência artificial. Algoritmos convencionais isolados ou modelagem matemática de circuito fechado não são suficientes em cenários em que um sistema deve reagir dinamicamente a eventos imprevisíveis, como engarrafamentos, bloqueios de estradas ou ausências de funcionários. "Usando uma combinação única de algoritmos, a solução adiuta.PLAN monitora viagens e dados meteorológicos em tempo real, e os fatores em seu planejamento.

Diferentes aplicações requerem soluções personalizadas. O objetivo pode ser fornecer aos cuidadores uma programação que lhes garanta um dia sem estresse, ou pode ser um plano rigoroso executado com precisão militar. A solução oferece uma escolha de rotas - a mais rápida, o mais curto e o mais econômico. Se o plano escolhido puder ser otimizado de outra forma, adiuta.PLAN também exibirá possíveis alternativas e sugestões.

Por exemplo, o fechamento de uma estrada ou ponte pode atrapalhar toda uma lista de serviços. Em tal cenário, a prioridade é atualizar automaticamente o plano o mais rápido possível e comparar o plano previsto com a situação real. Outros fatores também desempenham um papel fundamental na otimização, incluindo as qualificações dos funcionários, preferências do cliente, ausências do pessoal e tipo de veículo. "Se um paciente tem uma preferência particular por um cuidador específico, nossos algoritmos levarão isso em consideração automaticamente, "diz Feld.

A nova solução automatizada oferece grande potencial de otimização e economia, tanto em termos de tempo quanto de administração, como a equipe de pesquisa demonstrou com sucesso em testes executados em nome de uma equipe de 20 profissionais operada pela organização humanitária Johanniter. "Normalmente, os chefes da equipe de atendimento levam duas horas todas as manhãs para traçar um plano para os 20 cuidadores. Com nossa solução, tudo o que eles precisam fazer é aprovar a proposta de plano gerada automaticamente, "diz o cientista da computação. O tempo necessário para os cuidadores irem e voltarem das consultas também foi reduzido em dez por cento.

O aprendizado de máquina é outra ferramenta que pode ser usada para aumentar ainda mais o potencial de otimização:"Vamos pegar o exemplo da coleta de uma amostra de sangue. Sabemos que o tempo necessário para concluir a tarefa pode variar dependendo do cuidador e do paciente. um longo período de tempo, os algoritmos podem aprender quanto tempo normalmente leva, o que significa que as futuras escalas de serviço refletem com mais precisão a realidade da situação, "explica Feld.

adiuta.PLAN pode ser integrado em soluções de software existentes e, em primeiro lugar, fornece os algoritmos principais, para que os usuários possam continuar trabalhando em seu ambiente preferido. Os prestadores de cuidados podem gerenciar a meta de otimização e a priorização por meio de uma série de controladores e botões. A adiutaByte também pode fornecer interfaces de usuário personalizadas a pedido do cliente. Os aplicativos móveis permitem que os cuidadores tenham acesso direto ao plano enquanto estão em movimento.