Nesta tese, abordamos o escalonamento de profissionais de saúde para propor um uso mais eficiente da capacidade existente e fornecer acesso oportuno em diferentes serviços de saúde. Apresentamos um conjunto de problemas relacionados à programação de equipes de saúde. O primeiro problema procura reduzir o tempo de porta-médico em uma unidade de pronto atendimento; o segundo problema visa reduzir o tempo de espera total de tratamento também em uma unidade de pronto atendimento; o terceiro problema visa fornecer acesso oportuno à consulta clínica e à cirurgia em uma unidade cirúrgica especializada. Foram propostos e resolvidos modelos de programação estocástica de dois estágios que procuram representar com precisão as características particulares inerentes a cada problema. Um aspecto importante em problemas de saúde é o grande número de incertezas envolvidas nos processos. A incorporação da incerteza aumenta a complexidade do problema e, portanto, torna-se impossível computacionalmente considerar todos os cenários possíveis. Essa dificuldade é contornada usando a Aproximação por Média Amostral (SAA) para representar a incerteza na demanda. Modelo de simulação de eventos discretos (DES) é usado para representar os problemas. Por fim, as soluções foram aplicadas a estudos de caso reais, mostrando que os modelos propostos são adaptáveis a diferentes prestadores de serviços de saúde. Ao longo da tese, resolvemos com eficiência os modelos utilizando casos reais de hospitais no Brasil e nos EUA.