Herramienta de programación para un servicio de quirófanos basada en aprendizaje automático

La programación de un servicio de quirófanos tiene como objetivo asignar los procedimientos quirúrgicos del servicio a las salas y franjas horarias disponibles. Una buena programación de cirugías tiene en cuenta la variabilidad natural de las tareas allí ejecutadas y busca un balance óptimo entre ocupación y calidad del servicio. Sin embargo, la tarea de programar las cirugías es compleja tanto por la variabilidad de los procedimientos como porque en la programación se ven afectados los intereses de diversos actores como administradores del hospital, pacientes, cirujanos, anestesiólogos, enfermeras, entre otros (Guerriero and Guido 2011). Literatura sobre la programación de cirugías es extensa (ver, por ejemplo, la revisión de Beliën, 2007; Cardoen et al., 2010); sin embargo, mucha de ella falla al excluir la variabilidad de los procedimientos quirúrgicos y en la implementación de los resultados (Cardoen et al., 2010). El presente estudio tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta computacional para la programación de cirugías que tenga en cuenta (1) la duración histórica de los procedimientos quirúrgicos y (2) la variabilidad natural de dichos procedimientos, en ambos casos para un servicio de cirugía cualquiera. Lo primero se realizará por medio de un algoritmo de aprendizaje automático que estime la duración de las cirugías a partir de los registros del servicio y, lo segundo, se conseguirá al implementar un algoritmo hibrido de simulación-optimización para realizar la programación de un conjunto de cirugías con una duración estocástica. De realizar este proyecto, el resultado incluirá una herramienta de programación de cirugías que (1) será fácilmente adaptable por diferentes hospitales y servicios, ya que los parámetros necesarios para la programación (i.e. duraciones esperadas de las cirugías) serán extraídos de los registros de la institución que emplee la herramienta, (2) tendrá en cuenta la incertidumbre en la duración de las cirugías, y (3) excluirá sesgos y errores de una programación manual ¿ la cual es predominante empleada en el entorno local.