Optimización quirúrgica para equilibrar la carga de trabajo de los cirujanos mediante algoritmos de colonia de hormigas

Abstract

El proyecto "Optimización quirúrgica para equilibrar la carga de trabajo de los cirujanos mediante algoritmos de colonia de hormigas" se centra en abordar uno de los desafíos cruciales en el ámbito hospitalario: la asignación eficiente de pacientes a quirófanos y días. Para abordar este problema, el proyecto propone el uso de algoritmos de colonia de hormigas, una técnica de optimización inspirada en el comportamiento de las hormigas reales en la búsqueda de comida. Estos algoritmos son capaces de encontrar mejores soluciones explorando múltiples posibilidades y adaptándose dinámicamente a cambios en el entorno. El proyecto se desarrolla en Python, aprovechando las capacidades de este lenguaje de programación para implementar y comparar diferentes variantes de algoritmos de colonia de hormigas. Se considera como métrica de rendimiento la equidad en la distribución de la carga de trabajo entre los cirujanos. Además, se llevan a cabo experimentos computacionales basados en configuraciones de recursos quirúrgicos y niveles de saturación del sistema, con el objetivo de evaluar el rendimiento de los algoritmos propuestos en una variedad de escenarios reales. Se generan instancias para representar diferentes situaciones operativas y se analizan los resultados obtenidos para determinar el rendimiento de cada algoritmo en la optimización quirúrgica. Al final del proyecto, se realiza una comparación exhaustiva de las variantes de algoritmos propuestos, evaluando su capacidad para equilibrar la carga de trabajo de los cirujanos y mejorar la eficiencia operativa del sistema quirúrgico. Los hallazgos y conclusiones de este estudio proporcionarán información valiosa para la toma de decisiones en la asignación de los quirófanos, contribuyendo así a una atención médica más eficaz y equilibrada en términos de carga de trabajo.