Objetivos: este estudo busca propor um modelo de sistema de agendamento para serviços ambulatoriais, tendo como foco os prestadores de serviços de medicina diagnóstica com diversidade de portfólio de serviços agendados. Método: a pesquisa foi conduzida na forma de simulação, tendo como unidade de análise um laboratório de medicina diagnóstica de grande porte. Utilizando modelagem quantitativa, os cenários do caso analisado foram reproduzidos para aplicação de modelos de sistemas de agendamento buscados na literatura. Resultados: tendo como critérios a compatibilidade com os objetivos da pesquisa e o contexto do caso analisado, foram selecionados modelos de sistemas de agendamento com potencial de aplicação. Adotando indicadores de custos identificados na revisão teórica, o modelo de maior potencial foi avaliado, tendo como referência modelos considerados tradicionais para fins comparativos. Os resultados apontam para desempenho superior do modelo proposto na grande maioria dos cenários analisados. Conclusões: a flexibilidade do modelo proposto, no sentido de abranger uma extensa gama de cenários, aliada a desempenho superior e uma baixa complexidade de implantação, o configuram como uma interessante alternativa para aplicação prática.

Objectives: This study aims to propose an appointment system model for outpatient services, focusing on diagnostic medicine providers with diverse portfolio of scheduled services. Method: this research was conducted in the form of a simulation in which the analysis unit was a large diagnostic medicine laboratory. Using quantitative modeling, the scenarios of the case analyzed were reproduced for application of appointment systems found in the literature. Results: in line with the research objectives and the context of the case analyzed, appointment system models with potential for application were selected. Adopting cost-based performance indicators identified in the literature review, the model with the highest potential was evaluated by reference to traditional models for comparative purposes. The results showed superior performance of the proposed model in most scenarios analyzed. Conclusions: The flexibility of the model, in order to cover a wide range of scenarios, combined with superior performance and low implementation complexity, make it an interesting alternative for practical application.