Programación de la producción en entornos sanitarios: resolución mediante algoritmo iterativo con restricción de camas

Abstract

El problema de decisión que se ha tratado busca determinar cuál es la mejor forma de integrar las camas en la programación de las operaciones de los pacientes en lista de espera quirúrgica de la especialidad de Cirugía Plástica y Quemaduras Mayores del Hospital Universitario “Virgen del Rocío”. Tradicionalmente, este problema no es abordado porque las camas necesarias para el posoperatorio no suelen suponer un cuello de botella para el problema de programación, pero este año, con la pandemia, se ha podido comprobar que en muchos hospitales la falta de camas ha supuesto un problema en el calendario de operaciones que se tenían programadas.

Con el ánimo de comprobar hasta qué punto afecta esta situación a los pacientes que se pueden operar y las tardanzas de los mismos, se han estudiado tres formas diferentes de integrar las camas en el problema, una de las cuáles sería la de uso más común, la propagación, pero con la comprobación de validez que requiere la situación especial que se estudia.

Por encima de esta integración, se ha empleado un algoritmo iterativo con recocido simulado para buscar la mejor solución para unos datos generados en el propio problema que buscan simular la situación en la especialidad del hospital. Este algoritmo iterativo tiene tres variantes distintas.

Las diferentes propuestas que se plantean buscan establecer una programación de las operaciones que cumpla con las restricciones del problema. Fundamentalmente lo que se trata es de encontrar la secuencia de pacientes que reduzca la tardanza de estos y que además consiga introducir en el horizonte temporal todas las operaciones posibles. La tardanza de los pacientes viene determinada por la fecha que se ha establecido como máxima para que el paciente se opere, la fecha de vencimiento o límite. Ambos factores, tardanza y si el paciente es operado o no en el horizonte temporal estudiado, serán ponderados según la prioridad del paciente.