Optimización quirúrgica para maximizar la utilización de los recursos mediante algoritmos Cuckoo Search

Abstract

La investigación sobre la gestión de listas de espera en los hospitales es crucial debido a la necesidad real de mejorar los tiempos de espera. Se han realizado numerosos estudios en esta área, que se pueden clasificar en dos tipos principales: estudios "What if?" y estudios de optimización. Los estudios "What if?" exploran el impacto de modificar ciertos recursos, como agregar o reducir quirófanos, ajustar los tiempos disponibles, entre otros. Por otro lado, los estudios de optimización se enfocan en la mejor asignación de las cirugías con los recursos existentes, con el objetivo de maximizar el número de cirugías realizadas, priorizar las intervenciones más importantes o reducir el tiempo en lista de espera, entre otros fines específicos. En el siguiente documento se recoge un estudio de optimización sobre la aplicación de algoritmos de Cuckoo Search en el problema de gestión de listas de espera, en este concreto, asignar intervenciones en lista de espera a un quirófano y día en el horizonte de planificación. El objetivo a considerar de este trabajo es maximizar la utilización de los recursos disponibles. Para ello, mediante el lenguaje de programación “Python”, teniendo en cuenta las limitaciones del entorno del problema, por ejemplo, los quirófanos disponibles, la disponibilidad de los cirujanos o los días en los que se pueden realizar las intervenciones, entre otros. Se plantean 3 políticas de asignación básicas, la implementación de la metaheurística de Cuckoo Search para lograr el mejor resultado en la resolución del problema y dos heurísticas de mejora basadas en vecindad para intentar obtener mejores resultados. Concluye con un análisis y comparativa con el fin de decidir la mejor combinación para implementar la metaheurística Cuckoo Search a la gestión de listas de espera.