Optimización de servicios de urgencias en hospitales en base a simulación de sucesos discretos

Los recursos que se destinan a un hospital, así como su estructuración, son algunos de los factores que definen la calidad de la atención sanitaria prestada. La cantidad de recursos destinados a los hospitales se basan en ciertos índices de calidad que describen el funcionamiento del mismo. Durante este proyecto hemos diseñado un programa que permita simular el comportamiento del servicio de urgencias de un hospital durante cierto tiempo, con objeto de evaluar cómo diversos cambios dentro del sistema y/o en su estructura podrían afectar a los índices de calidad del mismo. De esta forma es posible, de maner a sencilla y rápida, conocer las repercusiones que podrían tener en el sistema cambios como una variación en el número de profesionales operando en un nodo, o el desplazamiento de un departamento a otra zona del hospital, entre otros. El primer paso para llevar a cabo el proyecto fue la modeli zación matemática del sistema, mediante trabajo de campo, para anali zar los componentes del sistema; y un análisis de la estructura, se modelizó una red de colas que ajustaba bien las características del servicio de urgencias. Posteriormente, se ha implementado un prototipo del modelo de simulación. Se trata de un modelo básico que permitía orientar la que luego sería la versión definitiva del modelo de simulación. Ambos modelos se construyeron en base a la teoría de Simulación de Sucesos Discretos. En esta primera versión se definieron los aspectos más básicos de la simulación como definición de variables, transiciones entre nodos, etc. Tras esto se procedió a analizar los datos proporcionados por el hospital para ajustar el proceso de llegadas de pacientes al sistema. Tras distintos análisis, este proceso finalmente se definió como un proceso de Poisson no homogéneo con diferentes funciones de intensidad para distintos períodos estacionales. Una vez tuvimos los datos más básicos necesarios, se pasó a implementar el modelo de simulación que realmente describía y tenía en cuenta las particularidades del problema. Particularidades como códigos de preferencia, colas con componentes diferentes para diferentes nodos del sistema, etc. El siguiente paso fue la identificación e implementación de diferentes medidas de calidad. Estos son los indicadores que permiten valorar la efectividad y eficiencia del sistema. Finalmente, se ha desarrollado una aplicación web que permitía, de forma cómoda y rápida, tanto la manipulación de parámetros de entrada, como la visualización de resultados.---ABSTRACT---The amount of resources allocated to a hospital, as well as its structuring, are some of the factors that define the quality of the health care provided. This amount is based on certain quality indices that describe the performance of the hospital. During this project we have designed and developed a program that simulates the behaviour of the emergency service of a hospital for a certain period of time, in order to evaluate how some changes within the system and/or its structure could affect its quality indexes. This way it is possible, to, easily and quickly know the repercussions certain changes in the system could imply, such as a variation in the number of professionals operating in a node, or the displacement from a department to another area of the hospital, among others. The first step was the mathematical modelling of the system. After analysing the components of the system through field work, and carrying out an analysis of the structure, a queue network was modelled. This network later proved to adjust well the characteristics of the emergency service. Subsequently, a prototype of the simulation model was implemented. This was a basic model that allowed orienting w hat would be later the definitive version of the simulation model. Both models were built based on the theory of Discrete Event Simulation. In this first version the most basic aspects of the simulation were defined, as well as definition of variables, transitions between nodes, and identification and implementation of different quality measures. After this we proceeded to analyse the statistics provided by the hospital, so as to adjust an arrival process. After several approaches, this process ended up being defined as a non-homogeneous Poisson proce ss. Once we had the most basic data needed, we went on to implement the simulation model that really described and took into account the particularities of the problem. Particularities such as preference codes, queues with different components for different system nodes, etc. The next step was the identification and implementation of different quality measures. These are the indicators that allow assessing the effectiveness and efficiency of the system. Finally, a web application was developed that allowed to both easily manipulate the input parameters and quickly visualize the results