Gestión del portafolio de pacientes utilizando programación matemática: directrices de apoyo a la decisión con un caso de uso del mundo real en un hospital universitario

Muchos hospitales en Alemania enfrentan presiones económicas crecientes. Después de varios años de estancamiento, el número de tratamientos hospitalarios de pacientes internados disminuyó en 2020 en comparación con el año anterior. Esta tendencia negativa también se puede observar en los quirófanos (OTs). La gestión estratégica de la mezcla de casos en los OTs hospitalarios ahora requiere una base de datos sólida. La mezcla de casos y el índice de mezcla de casos se han convertido en indicadores económicos centrales en las operaciones hospitalarias contemporáneas. En este trabajo, desarrollamos un modelo matemático para la optimización de la mezcla de casos en el Hospital Universitario de Augsburgo en Alemania, que se basa en un análisis de datos extenso con métodos descriptivos. El modelo de optimización está sujeto a pruebas rigurosas y evaluación a través de una amplia serie de análisis de escenarios. El objetivo principal es calcular una mezcla de pacientes que maximice los ingresos, respetando los escasos recursos de personal disponibles en el quirófano y la unidad de cuidados intensivos. Esta investigación marca un esfuerzo pionero en delinear la integración práctica de la planificación de la mezcla de casos en las operaciones rutinarias de un hospital utilizando optimización matemática. Los análisis revelan una fuerte correlación entre un aumento en los ingresos y un mayor número de casos. Además, los resultados demuestran que la planificación estratégica de la mezcla de pacientes tiene el potencial de aumentar los ingresos con los recursos existentes. Aunque la mezcla óptima de pacientes puede no ser directamente implementable en la práctica, los hallazgos ofrecen valiosas perspectivas para la toma de decisiones gerenciales. Un examen crítico de estos resultados también fomenta un discurso matizado sobre la utilización de modelos de optimización como herramientas de apoyo a la decisión dentro de la gestión hospitalaria.