Sistema de mejora de la eficiencia de un bloque quirúrgico

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) forma parte de un proyecto más amplio que incluye también un TFG en Administración y Dirección de Empresas, y ha contado con la colaboración del Hospital Clínico Universitario de Valladolid (HCUV). El objetivo ha sido desarrollar una herramienta que mejore la programación quirúrgica y optimice la gestión del bloque quirúrgico, partiendo del conocimiento obtenido a través de entrevistas con profesionales del HCUV, donde se identificaron los principales retos del proceso actual. Para abordar esta problemática, se ha modelado el proceso de programación quirúrgica como un problema de optimización que refleja las restricciones clínicas y organizativas del entorno hospitalario. Posteriormente, este modelo se ha implementado en Python y se ha resuelto mediante el solver Gurobi, lo que ha permitido obtener soluciones eficientes en tiempos muy reducidos. Los resultados muestran que se alcanzan de forma sistemática eficiencias brutas de ocupación del bloque quirúrgico superiores al 97 %, con tiempos de ejecución del modelo de un minuto. Además, se ha analizado el comportamiento de los modelos bajo diferentes escenarios mediante simulaciones que varían parámetros como el horizonte temporal, la duración media de las intervenciones, su nivel de incertidumbre o la probabilidad de sobrepasar el horario disponible. El trabajo desarrollado no solo ha demostrado la viabilidad técnica del enfoque propuesto, sino que ha permitido sentar las bases de una herramienta práctica, rápida y precisa que puede integrarse en hospitales reales para mejorar la eficiencia operativa del bloque quirúrgico y facilitar la labor de los profesionales encargados de su organización.

This Final Degree Project is part of a broader initiative that also includes a Bachelor's Thesis in Business Administration. The project was carried out in collaboration with the Hospital Clínico Universitario de Valladolid (HCUV). Its main objective has been to develop a tool to improve surgical scheduling and optimize the surgical block management. This effort was guided, by insights gained through interviews with professionals from both the HCUV, which helped identify the key challenges in the current process. To address this issue, the surgical scheduling process was formulated as an optimization problem that incorporates the clinical and organizational constraints of the hospital environment. The model was implemented in Python and solved using the Gurobi optimizer, enabling the generation of efficient solutions in very short computation times. The results consistently show gross efficiency levels of the surgical block occupancy above 97 %, with runtimes of approximately one minute. Furthermore, the behavior of the models was analyzed through simulations under various scenarios, modifying parameters such as the planning horizon, average surgery duration, uncertainty level, and the probability of exceeding the scheduled operating time. This work has not only demonstrated the technical feasibility of the proposed approach but has also laid the groundwork for a practical, fast, and accurate tool that can be integrated into real hospital environments to enhance the operational efficiency of surgical blocks and support the daily work of healthcare professionals involved in their coordination.