Optimizando el uso de los recursos hospitalarios: planificación quirúrgica y gestión de camas utilizando Programación Lineal Entera Mixta

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Universidad Torcuato Di Tella

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En los centros de salud del país el proceso de asignación de recursos estratégicos como los quirófanos o las camas de internación sigue habitualmente un procedimiento manual. Este método posee limitaciones que podrían afectar significativamente la eficiencia general de las instituciones. Uno de los principales aspectos es el impacto directo que la programación quirúrgica tiene en la demanda de camas hospitalarias. Esta variable es muy relevante dado que la correcta gestión de camas es esencial para garantizar un flujo operativo eficiente en la institución y para brindar servicios de salud de adecuada calidad a los pacientes. La complejidad inherente de la planificación quirúrgica y la necesidad de una asignación eficiente de recursos demandan enfoques más avanzados y precisos. Nuestro trabajo se centra en el armado de una programación quirúrgica utilizando técnicas de programación lineal entera mixta (MIP). El modelo que proponemos tiene en consideración las políticas de atención e intereses estratégicos de la institución, y busca optimizar los recursos de manera integral. Para ello abarcamos no solo la utilización óptima de los quirófanos sino también las camas de internación, incorporando una variable importante de utilización de recursos que es la estancia hospitalaria promedio (ALOS, Average Length Of Stay). Utilizando datos reales, nuestro trabajo plantea dos experimentos computacionales. En el primero, empleamos valores promedio semanales en términos de la cantidad de cirugías, la duración del bloque y la estancia hospitalaria para definir cada bloque quirúrgico. Además, estimamos la capacidad de camas promedio para cada día de la semana. A través de este modelo, creamos una programación cíclica semanal que busca maximizar la asignación de bloques quirúrgicos, al tiempo que minimiza los cambios de día de la asignación de bloques correspondientes a cirujanos que rutinariamente llevan a cabo procedimientos en la institución. Todo esto, sujeto a la condición de no exceder la capacidad máxima de camas establecida por día de la semana para pacientes quirúrgicos. En el segundo experimento, de factibilidad, en base a datos operativos reales creamos cuatro instancias semanales consecutivas y, en lugar de valores promedio, utilizamos valores reales para definir cada bloque quirúrgico. Adicionalmente este experimento incorpora la información del día de asignación de los bloques quirúrgicos generada por el primer modelo.

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Programación lineal entera, Mixed Integer Linear Programming (MILP), Servicio de salud, Health Service, Asignación de recursos, Resource allocation, Eficiencia, Efficiency, Predicción tecnológica, Technological prediction

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