El viernes 10 de mayo, a las 17.30h, el Ing. Leopoldo López Lastra (UTalca - Chile) realizará la defensa de su tesis del Doctorado en Ingeniería Industrial: “Modelo para la optimización de recursos en un Servicio de Emergencia Hospitalaria de Alta Complejidad”. El acto se desarrollará en modalidad hibrida, en el aula de Posgrado, ubicada en el 1er piso del Edificio de Aulas de la Facultad de Ingeniería, y a través del siguiente canal de Youtube. 

El objetivo de este trabajo es mejorar el flujo de pacientes en el servicio de emergencia de un Hospital tipo 1 (alta complejidad y centro de referencias de hospitales de menor complejidad) en Chile, minimizando el tiempo de atención a los pacientes mediante la optimización de los recursos disponibles, a través del desarrollo de un Sistema de Soporte a las Decisiones (SSD).

El primer paso fue entender el proceso de atención de un Servicio de Emergencia de un Hospital de alta complejidad, dando importancia a la utilización de los datos disponibles y cómo impactan en la toma de decisiones referente al flujo de pacientes.

Luego se identificaron las variables relevantes en la gestión del flujo de pacientes en la unidad de emergencia, para construir indicadores con la información.  Inicialmente, existía la hipótesis que el flujo estaba afectado por la disponibilidad de los insumos médicos, sin embargo, se determina que el flujo está afectado por una deficiencia en el triage, que es el proceso de categorización de los pacientes donde se asigna la gravedad de la urgencia, lo que provoca desconfianza en los pacientes, junto con la inhabilidad de poder trasladar a pacientes estables que requieren hospitalización, por falta de camas.  La falta de camas provoca que los pacientes se queden “hospitalizados” en el servicio de emergencia, afectando los boxes disponibles para la atención.

Se propone la utilización de redes sociales para mejorar el pronóstico del tipo de pacientes que ingresará en el Servicio de Emergencia y un tablero de control en tiempo real que permita visualiza los tiempos de atención y necesidad de camas. El tablero de control presentado solo incorpora las variables en la gestión del flujo de pacientes para mejorar la toma de decisiones, aplicando metodologías de diseño de tableros de control. El tablero se construye en Power BI con la información disponible en el sistema, pero que ahora puede ser visualizada en tiempo real.