[en] ASSESSMENT OF PROCESS COMPLIANCE AND FLOW DEVIATIONS IN AN EMERGENCY DEPARTMENT: A PROCESS MINING APPLICATION

[pt] AVALIAÇÃO DA ADERÊNCIA E DOS DESVIOS DE FLUXO EM UM DEPARTAMENTO DE EMERGÊNCIA: UMA APLICAÇÃO DE MINERAÇÃO DE PROCESSOS

[pt] LETICIA MELCOP SANT ANNA

[pt] GERENCIAMENTO DE PROCESSOS

[pt] DEPARTAMENTO DE EMERGENCIA

[pt] MINERACAO DE PROCESSOS

[en] PROCESS MANAGEMENT

[en] EMERGENGY DEPARTMENT

[en] PROCESS MINING

[pt] O gerenciamento de processos é fundamental para melhorar desempenho e qualidade de processos organizacionais, especialmente na área da saúde, que tem processos caracterizados por alta complexidade e variabilidade. Essas questões são agravadas ainda mais nos Departamentos de Emergência (DE), cuja operação envolve decisões críticas em tempo reduzido e fluxos de tratamento diversos. Neste estudo, aplicou-se a Mineração de Processos, seguindo um ciclo adaptado de ciência de dados, para comparar o fluxo teórico definido por um hospital privado brasileiro com o fluxo real registrado em seu sistema, avaliando a aderência por meio da métrica de fitness e investigando fatores que explicam desvios, como idade, diagnóstico e gravidade. Os resultados mostram que, embora 1/3 dos pacientes sigam as etapas esperadas, os desvios de caminho ocorrem em casos mais graves, com fluxos mais longos e complexos. Concomitantemente, inconsistências de registro também contribuem para parte das divergências observadas em relação ao fluxo teórico. Conclui-se que a Mineração de Processos oferece uma visão clara dos fluxos reais, evidenciando como características clínicas e a qualidade dos dados influenciam a aderência ao processo e apontando oportunidades de melhoria operacional no DE.

[en] Process management is essential for improving the performance and quality of organizational processes, especially in healthcare, where processes are characterized by high complexity and variability. These challenges become even more problematic in Emergency Departments, where operations involve time-critical decisions and diverse treatment paths. In this study, Process Mining was applied, following an adapted datascience lifecycle, to compare the theoretical process model defined by a Brazilian private hospital with the actual patient flow recorded in its system, assessing compliance through the fitness metric and examining factors that explain deviations, such as age, diagnosis, and severity of the case. The results show that although 1/3 of patients follow the expected sequence of steps, path deviations occur among more severe cases, which exhibit longer and more complex trajectories. Additionally, system inconsistencies also contribute to some of the divergences observed in relation to the theoretical model. The study concludes that Process Mining provides a clear view of real patient flows, revealing how clinical characteristics and data quality influence process adherence and highlighting opportunities for operational improvement in emergency departments.

LEONARDO DOS SANTOS LOURENCO BASTOS

2026-01-17

[pt] TEXTO

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https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=75033@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.75033