ABSTRACT
Os princípios e as diretrizes do Sistema Único de Saúde (SUS) impõem uma estrutura de assistência baseada em redes de políticas públicas que, combinada ao modelo de financiamento adotado, conduz a falhas de mercado. Isso impõe barreiras à gestão do sistema público de saúde e à concretização dos objetivos do SUS. As características institucionais e a heterogeneidade dos atores, aliadas à existência de diferentes redes de atenção à saúde, geram complexidade analítica no estudo da dinâmica global da rede do SUS. Há limitações ao emprego de métodos quantitativos baseados em análise estática com dados retrospectivos do sistema público de saúde. Assim, propõe-se a abordagem do SUS como sistema complexo, a partir da utilização de metodologia quantitativa inovadora baseada em simulação computacional. O presente artigo buscou analisar desafios e potencialidades na utilização de modelagem com autômatos celulares combinada com modelagem baseada em agentes para simulação da evolução da rede de serviços do SUS. Tal abordagem deve permitir melhor compreensão da organização, heterogeneidade e dinâmica estrutural da rede de serviços do SUS e possibilitar minimização dos efeitos das falhas de mercado no sistema de saúde brasileiro.
The principles and guidelines of the Brazilian Unified Health System (SUS) impose a healthcare service structure based on public policy networks which, combined with the financing model adopted, leads to market failings. This imposes barriers to the management of the public health system and the enactment of SUS objectives. The institutional characteristics and the heterogeneity of players, allied to the existence of different healthcare approaches, generate analytical complexity in the study of the global dynamics of the SUS network. There are limitations in the use of quantitative methods based on static analysis of retrospective SUS data. Thus, an approach taking SUS as a complex system using innovative quantitative methodology based on computational simulation is proposed. This paper sought to analyze challenges and possibilities of the combined application of cellular automata modeling and agent-based modeling for simulation of the evolution of the SUS healthcare service network. This approach should permit better understanding of the organization, heterogeneity and structural dynamics of the SUS service network and a minimization of the effects of market failings on the Brazilian health system.