Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UIS
III congreso Colombiano de Investigación de Operaciones

31- #390 DISEÑO Y EVALUACIÓN DE POLÍTICAS DE RE-OPTIMIZACIÓN PARA EQUIPOS MÉDICOS EN EL CUIDADO A LA SALUD DOMICILIARIA

Julián Alberto Espejo-Díaz
Maestría en Diseño y Gestión de Procesos, Facultad de Ingeniería, Universidad de la Sabana, Colombia,

Publicado 2019-01-01

Palabras clave

  • Cuidado a la Salud Domiciliaria,
  • ruteo,
  • optimización,
  • simulación basada en agente

Cómo citar

Espejo-Díaz, J. A. (2019). 31- #390 DISEÑO Y EVALUACIÓN DE POLÍTICAS DE RE-OPTIMIZACIÓN PARA EQUIPOS MÉDICOS EN EL CUIDADO A LA SALUD DOMICILIARIA. Memorias Institucionales UIS, 2(1). Recuperado a partir de https://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10426

Resumen

El cuidado a la salud domiciliaria es una estrategia costo-efectiva de prestación del servicio de salud en el cual personal calificado visita y atiende pacientes en sus hogares en lugar de atenderlos en una instalación médica (Genet, Boerma, Kroneman, Hutchinson, & Saltman, 2012). De esa manera, la congestión en clínicas y hospitales se reduce, se evitan traslados innecesarios a instalaciones médicas aumentando la satisfacción de los pacientes. Debido al crecimiento y envejecimiento la población (World Bank, 2018), las solicitudes de este servicio se han incrementado (OECD, 2017) y por otra parte, el presupuesto en salud se ha disminuido, por lo que se deben reducir costos utilizando eficientemente los recursos disponibles (Fikar & Hirsch, 2017). El ruteo de equipos médicos es una decisión crucial que impacta significativamente los costos del servicio, la cual consiste en determinar la secuencia en que los equipos médicos visitarán a los pacientes asignados (Gutiérrez & Vidal, 2013). Por otra parte, esta decisión debe considerar las ubicaciones de los pacientes, la urgencia en su atención, horarios de trabajo de los equipos médicos y sus habilidades. Este trabajo presenta un modelo matemático que determina las rutas óptimas que deben seguir los quipos médicos, las cuales minimizan los tiempos de viaje de los equipos médicos y de espera de los pacientes
simultáneamente. Adicionalmente, el efecto de nuevas solicitudes, cancelaciones y la necesidad de re-optimizar las rutas es evaluado mediante un modelo de simulación multi-agente. Mediante el modelamiento computacional previamente descrito se diseñan y evalúan distintas políticas operativas. Resultados preliminares muestran que optimizando con mayor frecuencia conlleva a mejores niveles de desempeño, pero con costos operacionales más altos.

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Referencias

Fikar, C., & Hirsch, P. (2017). Home health care routing and scheduling: A review. Computers and Operations Research, 77, 86–95. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.07.019
Genet, N., Boerma, W., Kroneman, M., Hutchinson, A., & Saltman, R. B. (2012). Home Care across Europe - Current structure and future challenges. World Health Organization, 156.
Gutiérrez, E. V., & Vidal, C. J. (2013). Home Health Care Logistics Management Problems: Framework and Research Perspectives. InternationalJournal of Industrial Engineering and Management, 4(3), 173–182.
OECD. (2017). Health at a Glance 2017. OECD. https://doi.org/10.1787/health_glance-2017-en
World Bank. (2018). Population ages 65 and above. Retrieved from