Prever a reposição começa pelos dados da operação

Prever a reposição começa pelos dados da operação

Quando um material acaba dentro de um hospital, o problema não termina na prateleira vazia. Profissionais interrompem outras atividades, procuram o item em unidades próximas e acionam a equipe de logística fora do fluxo planejado. O Jewish General Hospital, no Canadá, começou a enfrentar esse problema com um sistema de inteligência artificial que prevê quais materiais deverão ser repostos no dia seguinte. Segundo o hospital, antes da implantação o supervisor de logística recebia entre 20 e 30 ligações por dia de unidades que haviam ficado sem determinados itens. Com o novo processo, esse volume teria caído para aproximadamente duas ligações por semana. O resultado pertence a uma operação específica e não deve ser tratado como promessa para outras instituições. O valor do caso está em mostrar como uma atividade reativa pode começar a ser antecipada. A previsão muda quando o trabalho acontece Antes do sistema, a equipe informou gastar pelo menos duas horas todas as manhãs percorrendo salas de estoque para verificar o que precisava ser reposto. Agora, os profissionais consultam a previsão, preparam os carrinhos de distribuição e registram posteriormente o que foi entregue. Esses novos dados alimentam a próxima previsão. A tecnologia não está apenas acelerando uma contagem. Está tentando fazer com que parte da necessidade seja identificada antes da falta acontecer. Isso pode liberar tempo operacional ao reduzir verificações repetitivas e chamadas urgentes. Previsão continua sendo previsão No momento da publicação, o hospital informou que o sistema operava com aproximadamente 85% de acurácia. A recomendação, portanto, não deve ser tratada como certeza. O consumo pode mudar, situações inesperadas podem aumentar a demanda e padrões anteriores podem deixar de representar a rotina. A equipe continua registrando o que foi efetivamente entregue e acompanhando o comportamento do estoque. A IA ajuda a indicar o que provavelmente será necessário. A operação precisa verificar o que realmente aconteceu. Falta e excesso fazem parte da mesma decisão Antecipar a reposição não significa simplesmente manter mais materiais disponíveis. Estoque em excesso ocupa espaço, imobiliza recursos e aumenta o risco de itens permanecerem parados ou ultrapassarem a validade. A gestão precisa observar frequência de faltas, chamadas urgentes, tempo de conferência, itens vencidos ou parados e valor mantido em estoque. O objetivo é encontrar quantidade suficiente para atender à demanda sem transformar segurança operacional em excesso permanente. O sistema levou tempo para entrar na rotina O desenvolvimento começou no início de 2024. Segundo o hospital, obstáculos importantes só foram superados no segundo semestre de 2025, antes da implantação integral em maio de 2026. O trabalho envolveu equipes de logística, tecnologia e saúde digital. Esse histórico evita uma leitura simplista do caso. O resultado não surgiu apenas da contratação de uma ferramenta. Foi necessário compreender a rotina, alinhar áreas, organizar informações e definir como a previsão entraria no processo real. Para outras operações de estoque, o primeiro movimento pode ser medir onde acontecem faltas, quanto tempo a conferência consome e quais itens geram mais urgências. Fontes consultadas Jewish General Hospital. Sistema de reposição apoiado por IA . Acessar a publicação Gartner. Aplicações de IA na gestão de estoques hospitalares . 26 de agosto de 2026. Acessar a publicação