Desarrollo de un modelo de simulación para la evaluación de la capacidad en el Hospital Alma Mater
RESUMEN : La gestión de la capacidad y la planificación de los recursos son problemas latentes en las instituciones prestadoras de salud (IPS) debido a la diversidad de servicios y pacientes que atienden. El Case Mix Planning Problem (CMPP) busca determinar la cantidad de recursos necesarios para ca...
- Autores:
-
Arredondo Parra, Jhon Esteban
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/33294
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/33294
- Palabra clave:
- Capacidad de camas en hospitales
Capacidad instalada
Modelos de simulación
Simulación de eventos discretos
Case mix
Gestión de Capacidad
Simulación en salud
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RESUMEN : La gestión de la capacidad y la planificación de los recursos son problemas latentes en las instituciones prestadoras de salud (IPS) debido a la diversidad de servicios y pacientes que atienden. El Case Mix Planning Problem (CMPP) busca determinar la cantidad de recursos necesarios para cada tipo de paciente, basándose en factores como: la demanda, los requerimientos de atención y la utilidad de cada categoría de pacientes. En la literatura, este problema se ha abordado para evaluar la capacidad del hospital mediante modelos de optimización. Sin embargo, estos suelen representar problemas complejos de resolver y con un alto nivel de abstracción. Actualmente, el Hospital Alma Mater de Antioquia requiere un sistema que apoye la toma de decisiones sobre la capacidad hospitalaria durante las negociaciones con los clientes y para la proyección de los servicios hospitalarios. Este trabajo propone el desarrollo de un modelo de simulación de eventos discretos (DES) que permita a la institución modelar diferentes escenarios posibles y evaluar la mejor forma de distribuir la capacidad del hospital en cada uno de ellos. El modelo de simulación permite diferenciar a los pacientes según su especialidad y EPS, y basado en estos atributos caracteriza su nivel de ingreso y el tiempo de permanencia en cada uno de ellos. Asimismo, la herramienta permitiría evaluar qué especialidades priorizar o aumentar para conseguir mayores ingresos. |
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Actualmente, el Hospital Alma Mater de Antioquia requiere un sistema que apoye la toma de decisiones sobre la capacidad hospitalaria durante las negociaciones con los clientes y para la proyección de los servicios hospitalarios. Este trabajo propone el desarrollo de un modelo de simulación de eventos discretos (DES) que permita a la institución modelar diferentes escenarios posibles y evaluar la mejor forma de distribuir la capacidad del hospital en cada uno de ellos. El modelo de simulación permite diferenciar a los pacientes según su especialidad y EPS, y basado en estos atributos caracteriza su nivel de ingreso y el tiempo de permanencia en cada uno de ellos. Asimismo, la herramienta permitiría evaluar qué especialidades priorizar o aumentar para conseguir mayores ingresos.ABSTRACT : Capacity management and resource planning are recurring problems in healthcare institutions due to the diversity of both the medical specialties and the patients they serve. The Case Mix Planning Problem (CMPP) seeks to determine the amount of resources required for each type of patient, based on factors such as demand, care requirements, and the revenue of each patient category. In the literature, to evaluate a hospital’s capacity, this problem has been tackled commonly by means of optimization models. However, these often represent complex problems to solve and have a high level of abstraction. Currently, the Hospital Alma Mater of Antioquia requires a system that supports decision-making on hospital capacity during negotiations with their clients and for the projection of hospital services. This work proposes the development of a discrete event simulation (DES) model that would allow the institution to model different possible scenarios and evaluate the best way to distribute the hospital's capacity in each one. The simulation model allows differentiating patients according to their specialty and insurance company. Based on these attributes, it characterizes the services they are expected to receive, and the time spent in each of them. Likewise, the tool would allow the evaluation of which services to provide to achieve a higher income and a better usage of the available resource.PregradoIngeniero Industrial85application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín - ColombiaFacultad de Ingeniería. 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