Metodología de optimización de la capacidad Instalada en los Servicios de Salud a través de Modelos de Simulación de Eventos Discretos

  • Badilla Murillo, Félix (Persona académico coordinadora (del TEC o de otro entidad))
  • Víquez Acuña, Oscar (Persona académica coordinadora institucional)

Proyecto: Proyectos Investigación Con fondos internosInvestigación básica y aplicada

Detalles del proyecto

Descripción

En los últimos años, la gestión efectiva de los servicios de salud se ha convertido en un desafío crítico para los sistemas de atención médica en todo el mundo. El aumento en la demanda de servicios, la complejidad creciente de los sistemas de salud y la necesidad de optimizar los recursos disponibles han generado una mayor atención en la evaluación y mejora de la capacidad instalada. La capacidad instalada se refiere a la habilidad de un sistema de salud para proporcionar servicios de atención médica de acuerdo con la demanda de manera eficiente y efectiva.
La planificación y gestión adecuadas de la capacidad instalada son fundamentales para garantizar una atención médica de calidad, reducir los tiempos de espera y mejorar la satisfacción de los pacientes. En este contexto, el uso de enfoques analíticos y herramientas de simulación se ha vuelto esencial para comprender y optimizar la capacidad instalada de los servicios de salud.
La simulación de eventos discretos es una técnica ampliamente utilizada en el campo de la gestión de operaciones y ha demostrado ser una herramienta poderosa para analizar y mejorar la capacidad instalada en los servicios de salud. Esta metodología permite modelar y simular el flujo de pacientes, el personal médico, los recursos y las actividades dentro de un sistema de atención médica, capturando la complejidad y las interacciones dinámicas entre los diferentes componentes.
El uso de la simulación de eventos discretos en el análisis de la capacidad instalada en servicios de salud presenta varias ventajas. En primer lugar, permite evaluar diferentes escenarios hipotéticos y examinar el impacto de políticas y decisiones de gestión en el desempeño del sistema. Esto facilita la identificación de cuellos de botella, la optimización de la asignación de recursos y la planificación de capacidades futuras.
Además, la simulación de eventos discretos proporciona una representación detallada y realista del sistema de atención médica, lo que permite capturar la variabilidad inherente en la demanda y los procesos de atención. Esto ayuda a comprender mejor los factores que afectan el desempeño del sistema y permite la exploración de estrategias de mejora adaptativas y robustas.
Para respaldar y enriquecer nuestro análisis, se ha realizado una revisión exhaustiva de la literatura científica reciente sobre la capacidad instalada en servicios de salud y el uso de la simulación de eventos discretos. Se han seleccionado artículos publicados en revistas indexadas de categoría Q1 en los últimos 5 años, lo que garantiza la inclusión de investigaciones relevantes y actualizadas en el tema.
En resumen, este proyecto tiene como objetivo explorar el potencial de la simulación de eventos discretos en el análisis de la capacidad instalada en los servicios de salud. A través de una revisión de literatura y la presentación de resultados de simulación, buscamos proporcionar una visión integral de esta metodología y su aplicabilidad en el contexto de la gestión de servicios de salud. Los hallazgos y conclusiones derivados de este estudio pueden tener implicaciones significativas en la mejora de la eficiencia y la calidad de los servicios de salud, beneficiando tanto a los proveedores como a los pacientes.

Objetivo General

Validar una metodología de optimización de la capacidad Instalada en los Servicios de Salud a través de Modelos de Simulación de Eventos Discretos y la mejora continua de procesos.

Lineas de Investigación

1. Gestión de Operaciones y Sostenibilidad.
2. Ciencia, Tecnología e Innovación.
3. Estadística Aplicada y Gestión de la Calidad.
EstadoActivo
Fecha de inicio/Fecha fin1/01/2431/12/25

Palabras clave

  • simulación de eventos discretos
  • modelos de simulación
  • ingeniería hospitalaria
  • ingeniería de procesos
  • mejora continua