In this paper, we address the problem of determining the optimal location of ambulance stations, as well as the vehicle allocation and repositioning for the mobile emergency care service of São Paulo (SAMU‐SP), in Brazil. This problem arises in the context of seeking to reduce expected ambulance response times, which was within 27 minutes in São Paulo for 98% of the requests. In order to bring down total response times closer to internationally acceptable standards, SAMU‐SP devised the concept of moveable ambulance stations that can be installed in available public spaces, such as squares and parks, and can be periodically relocated to ensure a good coverage at all times. This new concept, however, was not an easy sell. It was necessary to demonstrate clearly the benefits that such stations, if properly located, could provide in the context of limited budgetary resources when compared to the traditional facilities in regular buildings. In this context, we propose a novel artificial bee colony (ABC) algorithm to guide SAMU‐SP in its strategic decisions involving their service network, as well as in the allocation and repositioning of ambulances to each stand‐by point in order to cope with varying demand at different time periods. This model was applied to analyze different scenarios, including one that was implemented in the short term and yielded an improvement of over 40% in the expected coverage.

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INTRODUÇÃOO serviço de atendimento de urgência, ou emergência, compreende os primeiros socorros e a remoção de pacientes sujeitos a acidentes, traumas e outras ocorrências médicas que podem representar risco a vidas humanas. Buscase oferecer um serviço que maximize a probabilidade de sobrevivência dos socorridos, desde o acontecimento da situação de risco até a entrada do paciente em uma unidade de saúde especializada. Todo o trabalho é realizado por veículos de transporte e suporte à vida.As chances de sobrevivência de um indivíduo que necessita de atendimento emergencial, devido a acidente ou outra ocorrência, aumentam com a diminuição do tempo de resposta, que é o tempo gasto entre o acontecimento do acidente e o momento da chegada de uma viatura de socorro. Uma parte importante deste tempo é o tempo de deslocamento da viatura de uma base até o local da ocorrência. Conforme apontam Takeda et al. (2007), este tempo é afetado por diversos fatores, dentre os quais as condições de tráfego local, dia da semana e período do dia, tipo e número de veículos disponíveis e localização destes veículos. Ainda segundo os autores, a regulamentação americana para os serviços médicos de urgência estabelece que 95% das solicitações em área urbana devem ser atendidas em, no máximo, 10 minutos, sendo este período estendido para 30 minutos para a área rural (Ball & Lin, 1993 Resumo: Este artigo apresenta uma proposta de modelo matemático para o problema de localização de bases de atendimento emergencial, alocação de ambulâncias a essas bases em múltiplos períodos de tempo num horizonte de planejamento definido e realocação das viaturas entre períodos subsequentes. Esse problema é relevante para planejamento de sistemas de atendimento emergencial em grandes centros urbanos, nos quais existem variações das condições de tráfego e da concentração de pessoas em diferentes zonas ao longo do dia, fazendo com que os sistemas emergenciais nesses centros precisem ser dinâmicos o suficiente para acompanhar essas variações. Adicionalmente, em grandes metrópoles o número de ambulâncias é elevado (superior a uma centena), assim como o número de distritos em que a cidade é dividida. Como objetivo do planejamento tem-se a maximização de probabilidade de atendimento de um determinado chamado dentro de um tempo máximo de cobertura pré-definido. Neste artigo também é apresentada uma aplicação prática do modelo no sistema de ambulâncias do município de São Paulo.Palavras-chave: Serviço de ambulâncias. Problema de localização. Modelo de otimização. Abstract:In this article a mathematical formulation for the problem of base location, ambulance allocation and relocation in multiple periods of time in a planning horizon is proposed. This problem is relevant for the planning of emergency services, especially in large urban centers where traffic conditions and population's concentration change during the day. These characteristics lead to the need of such services being dynamic enough to adjust to the change of city conditions in terms of traffic speeds a...

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