Introducción

La gestión eficiente de recursos escasos en hospitales constituye un desafío de gran complejidad. Desde la década de 1950, la Investigación Operativa (OR) y las Ciencias de la Gestión (MS) han desarrollado diversos enfoques para abordar este problema. Si bien la optimización de recursos individuales como quirófanos, camas o personal ha demostrado ser beneficiosa, la integración en la planificación de múltiples recursos presenta un potencial aún mayor de mejora. En las últimas décadas, se han propuesto numerosos métodos de planificación integrada, pero hasta ahora no existía una revisión bibliográfica centrada exclusivamente en la integración de recursos hospitalarios desde la perspectiva de OR/MS. En este contexto, se recopila y analiza la literatura relevante, abordando aspectos como el modelado de la incertidumbre, el uso de datos reales y las relaciones entre métodos de modelado y solución y su implementación práctica. Además, se presenta una taxonomía de los enfoques de integración y se identifican vacíos en la literatura, así como líneas futuras de investigación.

Taxonomía de los Niveles de Integración Vertical Centrada en Recursos

Definiciones y Clasificación

Para clasificar los enfoques de integración vertical centrados en recursos, se establecen tres niveles principales de integración, en orden ascendente de complejidad y grado de interacción:

1. Nivel 1 (Vinculación por restricciones): Cada recurso se planifica de forma independiente, aunque se introducen restricciones relativas a otros recursos (por ejemplo, limitar la asignación de quirófanos según la disponibilidad de cirujanos). Sin embargo, las soluciones concretas de cada recurso no interactúan entre sí.
2. Nivel 2 (Planificación secuencial): Los problemas de distintos recursos se resuelven de manera secuencial y los resultados de las etapas previas sirven de insumo para las siguientes. Puede existir retroalimentación entre etapas hasta alcanzar una solución global que satisfaga criterios de calidad.
3. Nivel 3 (Planificación completamente integrada): Todos los recursos se planifican conjuntamente en un único modelo, considerando simultáneamente las decisiones sobre todos ellos.

El nivel 1 se diferencia de los niveles 2 y 3 en que no existe interacción directa entre las soluciones de los diferentes recursos. En cambio, los enfoques de los niveles superiores permiten una mayor coordinación y, aunque aumentan la complejidad, pueden generar soluciones globales superiores.

Ejemplos Aplicados

Por ejemplo, en la planificación de quirófanos y médicos:

• En el nivel 1, la programación de cirugías maestras puede tomar la disponibilidad de cirujanos como una restricción estática, sin interacción entre planes.
• En el nivel 2, primero se asignan bloques de tiempo a los cirujanos, luego se programan los casos para cada uno y, finalmente, se asignan a quirófanos, utilizando los resultados previos como base.
• En el nivel 3, un modelo conjunto resuelve simultáneamente la asignación de quirófanos y cirujanos.

Cabe destacar que en la práctica pueden darse enfoques híbridos o combinaciones de niveles, especialmente al considerar más de dos recursos. Sin embargo, la mayoría de los artículos emplean enfoques de nivel 1 o 3, siendo la planificación secuencial (nivel 2) poco común.

Evolución Temporal y Relación con la Toma de Decisiones Jerárquica

Durante la última década, los enfoques completamente integrados (nivel 3) han ido ganando popularidad frente a los de vinculación por restricciones (nivel 1). Este aumento puede atribuirse tanto al interés por la integración profunda como a los avances computacionales. Al comparar la integración con los niveles jerárquicos de toma de decisiones (estratégica, táctica, operativa offline y online), la mayoría de los estudios se centran en problemas operativos fuera de línea. Las aplicaciones tácticas y estratégicas son menos frecuentes.

Recursos Considerados en la Planificación Integrada

Áreas de Enfoque y Combinaciones de Recursos

La literatura analizada revela que los recursos más estudiados en la planificación integrada hospitalaria son el personal médico (médicos y enfermeras), los quirófanos (OT) y las camas. Otros recursos como el departamento de emergencias, unidades de cuidados intensivos, salas de hospitalización y servicios clínicos reciben menor atención. En general, los recursos más cercanos al paciente son los más investigados, mientras que servicios logísticos o de esterilización rara vez se consideran.

Al distinguir entre recursos primarios y no primarios, se observa que la terapia ocupacional, las admisiones/citas y el servicio de urgencias suelen ser el centro de la planificación, mientras que las camas se consideran con mayor frecuencia como recurso suplementario. La integración de quirófanos y médicos es una de las combinaciones más comunes, seguida de quirófanos y camas.

La mayoría de los enfoques integran hasta cuatro recursos, siendo más raro considerar cinco o más. La variedad de combinaciones es mayor en los enfoques de nivel 3, donde también se observa un incremento en la consideración del personal como recurso principal.

Métodos de Modelado y Solución

Categorías Principales

Los métodos de modelado empleados pueden agruparse en tres grandes categorías:

• Optimización: Predomina el uso de la programación lineal entera mixta (MILP). El enfoque multiobjetivo es menos frecuente que el monoobjetivo, aunque gana presencia en los modelos completamente integrados.
• Simulación: La simulación de eventos discretos es la más utilizada, y es común combinarla con optimización, generalmente de forma secuencial.
• Otros métodos: Incluyen teoría de colas, modelos de Markov y, en menor medida, aprendizaje automático o conjuntos difusos.

La optimización es la categoría dominante, especialmente para quirófanos, médicos y camas. Sin embargo, la simulación es preferida para otros recursos y en combinaciones que involucran personal. En los últimos años, los métodos de optimización de nivel 3 han mostrado un crecimiento sostenido, en parte gracias a los avances computacionales.

Modelado de la Incertidumbre

La mayoría de los estudios consideran la incertidumbre, principalmente a través de modelos estocásticos. Los modelos robustos son menos frecuentes y la optimización online apenas se utiliza. En los modelos de optimización, la duración de la cirugía es el parámetro incierto más común; otros factores como la llegada de pacientes, la disponibilidad de personal o la demanda de camas se consideran raramente, a pesar de su importancia.

En general, los modelos de simulación permiten incorporar un mayor número de parámetros inciertos, mientras que los modelos de optimización suelen limitarse a unos pocos, debido a la complejidad computacional.

Implementación Práctica y Uso de Datos Reales

A pesar de la abundante investigación, solo una minoría de los artículos reporta la implementación práctica de los métodos desarrollados. Las implementaciones se dan principalmente en Europa y América, y suelen consistir en la adopción de cambios únicos o el desarrollo de herramientas de soporte de decisiones. La proporción de aplicaciones prácticas es mayor en los artículos que utilizan simulación, mientras que la mayoría de los trabajos de optimización permanecen en un nivel metodológico.

No obstante, la mayoría de los estudios utiliza datos reales, lo que sugiere que obtener información para estudios de caso es más sencillo que llevar las soluciones a la práctica hospitalaria.

Estado del Arte: Recursos y Niveles Jerárquicos

El análisis de las publicaciones más recientes permite identificar tendencias para los recursos principales:

Quirófanos (OT)

• Estratégico: Se emplean modelos de dinámica de sistemas y optimización estocástica para planificar capacidad y evitar cancelaciones.
• Táctico: Se combina la planificación de quirófanos con la asignación de camas y personal médico, utilizando principalmente modelos de optimización determinista, aunque también se emplean modelos robustos y estocásticos.
• Operacional: Incluye la programación y secuenciación de cirugías, con especial atención a la asignación conjunta de quirófanos y médicos, y la coordinación con camas de UCI o recuperación.

Médicos

• Estratégico: Se abordan problemas hospitalarios completos mediante simulación y optimización multiobjetivo.
• Táctico: Se combinan médicos con quirófanos y enfermería, y se emplean modelos de asignación de camas.
• Operacional: La planificación médica aborda tanto la programación de cirugías como la atención en otras áreas, como quimioterapia y urgencias.

Camas

• Estratégico: Se dimensionan y asignan camas, considerando su relación con otros recursos y personal.
• Táctico: Las camas se integran principalmente como recurso posterior en la planificación de quirófanos, personal y departamento de emergencias.
• Operacional: Se coordinan las admisiones y la capacidad de camas en tiempo real, especialmente en respuesta a emergencias.

Otros Recursos

Las enfermeras, las citas/admisiones y el departamento de emergencias son menos frecuentes como recurso principal, pero existen estudios que los consideran a todos los niveles de decisión, a menudo en combinación con médicos y otros recursos.

Quirófano (OT)

Estratégico:

El único artículo que utiliza un modelo de dinámica de sistemas para respaldar la toma de decisiones estratégicas en quirófanos, incluida la capacidad de los médicos, es Faeghi et al. ( 2023 ). Los autores investigan la capacidad de respuesta a largo plazo de los quirófanos y consideran los departamentos quirúrgicos y los médicos como unidades productoras. La capacidad de los quirófanos y las camas de recuperación se consideran en Bavafa et al. ( 2022 ) y Kheiri et al. ( 2021 ). En ambos casos, se desarrolla un modelo de optimización estocástica para resolver el problema subyacente. Mientras que Bavafa et al. ( 2022 ) se centra en cómo la coordinación eficaz de las decisiones sobre la combinación de casos y las estrategias de alta puede afectar la utilización de los quirófanos y las camas de recuperación, Kheiri et al. ( 2021 ) tiene como objetivo evitar cancelaciones en los programas de cirugía.

Además de estos enfoques puramente estratégicos, también existen enfoques que combinan la toma de decisiones estratégicas con decisiones tácticas y/u operativas. En Kianfar y Atighehchian ( 2023 ), se utiliza una combinación de niveles estratégicos y tácticos que respaldan la programación de cirugías maestras, donde dos tipos de bloques de día completo y medio día están restringidos por las camas disponibles en las salas de hospitalización. Las decisiones estratégicas, tácticas y operativas al planificar simultáneamente quirófanos y cirujanos se consideran a través de tres modelos de optimización que utilizan objetivos lexicográficos en Akbarzadeh et al. ( 2020 ). Dado que un enfoque estocástico se considera intratable, se utiliza un enfoque jerárquico proactivo-reactivo con una combinación iterativa de simulación y optimización.

Táctico:

En el nivel táctico, los programas maestros de cirugía (MSS) (por ejemplo, Heider et al. 2022 ; Deklerck et al. 2022 ; Makboul et al. 2022a ) o formas similares de planes de uso regular (Rachuba et al. 2022 ) para la asignación de capacidad se combinan con la asignación de camas (para salas de pacientes hospitalizados o UCI) o personal médico. Centrándose inicialmente en enfoques puramente tácticos (es decir, sin vínculos con la planificación estratégica u operativa), todas las publicaciones combinan OT y capacidad de camas, que puede ser para salas de pacientes hospitalizados (Zhu et al. 2022 ; Carter y Ketabi 2024 ; Bovim et al. 2022 ), UCI (Makboul et al. 2022a ; Rachuba et al. 2022 ), UCPA (Makboul et al. 2022a ; Zhu et al. 2022 ), o especificada como una cama general o un recurso posterior (Zhou et al. 2022a ; Lazebnik 2023 ; Heider et al. 2022 ). Las enfermeras solo se consideran explícitamente en Lazebnik ( 2023 ); Heider et al. ( 2022 ), mientras que otros artículos afirman que las camas se entienden como camas con personal (Bovim et al. 2022 ). Los médicos son, a su vez, mencionados explícitamente en Deklerck et al. ( 2022 ); Zhou et al. ( 2022a ); Bovim et al. ( 2022 ); Carter y Ketabi ( 2024 ); Arab Momeni et al. ( 2022 ); Lazebnik ( 2023 ); Makboul et al. ( 2022a ); Heider et al. ( 2022 ), mientras que Rachuba et al. ( 2022 ); Zhu et al. ( 2022 ) no los consideran. Es interesante notar que Bovim et al. ( 2022 ) es el único artículo que vincula la TO con las citas en clínicas ambulatorias. En una combinación de planificación táctica y operativa, Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ) combinan OT y médicos, mientras que (Moustafa 2022 ; Heider et al. 2022 ) incluyen médicos y también diferentes tipos de camas (por ejemplo, sala de pacientes hospitalizados, UCI).

El único enfoque que abarca la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas es el de Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ), en el que se utiliza un modelo de optimización integrado para la planificación estratégica y táctica, que también está conectado a modelos separados para la planificación operativa fuera de línea y en línea. La planificación estratégica y táctica de OT se considera en Kianfar y Atighehchian ( 2023 ). Las consecuencias operativas de la planificación táctica se consideran como un enfoque conjunto de MSS y programación de casos quirúrgicos en Moustafa ( 2022 ), mientras que Heider et al. ( 2022 ); Rachuba et al. ( 2022 ); Deklerck et al. ( 2022 ) utilizan modelos de simulación de eventos discretos para ejemplificar el uso de planos tácticos a lo largo del tiempo. En general, muchos estudios formulan modelos de optimización deterministas (Deklerck et al. 2022 ; Rachuba et al. 2022 ; Bovim et al. 2022 ; Kianfar y Atighehchian 2023 ; Carter y Ketabi 2024 ; Akbarzadeh y Maenhout 2024 ; Moustafa 2022 ), mientras que solo (Lazebnik 2023 ; Heider et al. 2022 ) utilizan optimización estocástica y Arab Momeni et al. ( 2022 ); Makboul et al. ( 2022a ) utilizan un enfoque de optimización robusto. En Lazebnik ( 2023 ) se utiliza una combinación única de métodos , donde la simulación basada en agentes se combina con aprendizaje de refuerzo profundo para maximizar el éxito del tratamiento. Por lo tanto, este es también el único estudio que no utiliza técnicas de optimización para determinar un MSS, un plan táctico o un cronograma.

Operacional (offline y online):

Con un enfoque en la OT, las decisiones operativas fuera de línea suelen consistir en seleccionar pacientes de una lista de espera y asignarlos a quirófanos y días de la semana. Estas decisiones también incluyen la secuenciación de pacientes en un día determinado o en un quirófano específico (Hulshof et al., 2012 ).

Inicialmente nos centramos en decisiones puramente operativas que no están vinculadas a otros niveles jerárquicos. La mayoría de las tesis vinculan las decisiones de programación de OT con los médicos (Naderi et al. 2021 ; Wang et al. 2021 ; Keyvanshokooh et al. 2022 ; Wan et al. 2024 ; Augustin et al. 2022 ; Azar et al. 2022 ; Gaon et al. 2023 ). Otros estudios vinculan el OT con camas de UCPA (Lu et al. 2021 ), camas de UCI (Heider 2022 ) o despacho de ambulancias durante incidentes con víctimas masivas (Zhu et al. 2023 ). Mientras que Heider ( 2022 ) tiene como objetivo minimizar la utilización máxima en la UCI utilizando un sistema de cuotas para el número de cirugías electivas en un día, Zhu et al. ( 2023 ) tiene como objetivo maximizar el número de pacientes que pueden someterse a cirugía en caso de una emergencia a gran escala, donde las decisiones se refieren a la selección de pacientes para cirugía y secuenciación de cirugías. Una perspectiva más general se encuentra en Lu et al. ( 2021 ), donde se consideran los recursos para la programación de cirugías . Los enfoques estocásticos (Lu et al. 2021 ; Spratt y Kozan 2021a ; Keyvanshokooh et al. 2022 ; Wan et al. 2024 ; Augustin et al. 2022 ; Azar et al. 2022 ; Schoenfelder et al. 2021 ) así como robustos (Wang et al. 2021 ; Keyvanshokooh et al. 2022 ; Davarian y Behnamian 2022 ) se utilizan con frecuencia en este nivel de decisión. La incertidumbre se considera para las duraciones y la demanda de las actividades.

La selección de pacientes y su secuenciación, considerando explícitamente a los médicos, se maneja en dos modelos de optimización separados en Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ); uno para la planificación operativa fuera de línea y otro para la planificación operativa en línea. El enfoque general conecta estos dos modelos a un tercer modelo que apoya la toma de decisiones estratégicas y tácticas. Se realizan más conexiones tácticas y operativas fuera de línea en Moustafa ( 2022 ); Heider et al. ( 2022 ). En Moustafa ( 2022 ), la programación de cirugías es una extensión basada en la optimización del MSS, mientras que Heider et al. ( 2022 ) emplea un modelo de simulación para evaluar el impacto operativo del MSS propuesto. Ambos enfoques incluyen decisiones sobre médicos y camas de hospitalización.

Centrándose en la programación de cirugías tras un desastre, Li et al. ( 2024 ) es el único artículo de esta subsección que considera un problema operativo en línea . El modelo de optimización asigna cirugías electivas y de emergencia a quirófanos, las secuencia y asigna a los pacientes a camas para anestesia y recuperación con el objetivo de minimizar simultáneamente el tiempo estimado de recuperación (makespan) para todos los pacientes, el makespan promedio esperado, priorizando a los pacientes de emergencia/urgentes, así como el tiempo total de inactividad esperado de los quirófanos.

8.2 Médicos

Estratégico:

Los problemas puramente estratégicos se abordan en Faeghi et al. ( 2023 ); Ordu et al. ( 2021 ); Rise y Ershadi ( 2021 ). El enfoque de dinámica de sistemas en Faeghi et al. ( 2023 ) permite investigar los efectos a largo plazo de la dinámica con respecto a la planificación de la cirugía en un sistema de TO al mismo tiempo que considera a los cirujanos. El enfoque de Ordu et al. ( 2021 ); Rise y Ershadi ( 2021 ), a su vez, está en un hospital completo. Combinando pronóstico, simulación y optimización, Ordu et al. ( 2021 ) tiene como objetivo mejorar la asignación de camas y personal. En Rise y Ershadi ( 2021 ) se utiliza una combinación de investigación cualitativa y optimización estocástica con múltiples objetivos para decidir la cantidad de recursos necesarios para cada departamento en un hospital.

En Kianfar y Atighehchian ( 2023 ) se presenta un enfoque estratégico-táctico , donde las decisiones de TO se combinan con el número y la asignación de cirujanos dentro de un MILP multiobjetivo. Abarcando aún más los niveles jerárquicos, Dosi et al. ( 2021 ); Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ) consideran problemas estratégicos, tácticos y operativos. Los modelos de optimización para diferentes niveles de decisión se conectan en Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ) para vincular la planificación de TO y la planificación médica, mientras que Dosi et al. ( 2021 ) utilizan una combinación de pensamiento de diseño y simulación de eventos discretos para respaldar la planificación de enfermeras y médicos en un DE.

Táctico:

En el nivel táctico, la planificación médica se combina principalmente con TO (Deklerck et al. 2022 ; Bovim et al. 2022 ; Arab Momeni et al. 2022 ; Lazebnik 2023 ; Makboul et al. 2022a ) o planificación de enfermería (Deklerck et al. 2022 ; Kuo et al. 2023 ; Atalan 2022 ; Battu et al. 2023 ; Lazebnik 2023 ; Corsini et al. 2022 ), y Deklerck et al. ( 2022 ); Lazebnik ( 2023 ) considera los tres juntos. Otro enfoque interesante es el de Kuo et al. ( 2023 ), donde se modela un problema de asignación de camas y personal médico utilizando un modelo de optimización basado en simulación multiobjetivo. De manera similar, aunque sin considerar las camas como recurso, Atalan ( 2022 ) y Battu et al. ( 2023 ) buscan mejorar el flujo de pacientes en los servicios de urgencias. En Atalan ( 2022 ), se evalúan diferentes configuraciones de personal médico, mientras que Battu et al. ( 2023 ) también incluye dispositivos de diagnóstico por imagen y personal paramédico. Por último, centrándose en la quimioterapia, Corsini et al. ( 2022 ) consideran al personal médico (enfermeras y médicos) y, además, a los técnicos de farmacia.

Las decisiones táctico-operativas se centran, por ejemplo, en mejorar el rendimiento del servicio de urgencias mediante un enfoque de optimización basado en simulación (Daldoul et al., 2022 ). Otro enfoque amplía un MSS existente con el objetivo de minimizar la carga de trabajo máxima del personal médico y evalúa el MSS obtenido con un modelo de simulación (Heider et al., 2022 ).

Operacional (offline y online):

En el nivel puramente operativo fuera de línea, los problemas de planificación médica relacionados con la TO se consideran en Naderi et al. ( 2021 ); Wang et al. ( 2021 ); Keyvanshokooh et al. ( 2022 ); Wan et al. ( 2024 ); Augustin et al. ( 2022 ); Azar et al. ( 2022 ); Gaon et al. ( 2023 ). De ellos, solo Gaon et al. ( 2023 ) considera a enfermeras, médicos y TO juntos, lo que se realiza a través de modelos de optimización de múltiples agentes que apuntan a maximizar la utilidad general de todos los agentes. Por otro lado, los modelos operativos que no incluyen la TO se centran en la quimioterapia y su equipo médico dedicado (Bouras et al. 2021 ; Haghi et al. 2022 ), la planificación del SU (Taleb et al. 2023 ; Allihaibi et al. 2021 ; Alves de Queiroz et al. 2023 ) o el tratamiento con láser en un departamento de oftalmología (Kanoun et al. 2023 ). La distribución de pacientes, médicos y equipos médicos en una red sanitaria de varios hospitales se considera en Gutierrez et al. ( 2021 ) con el objetivo de satisfacer la demanda diaria y minimizar los tiempos de acceso y los traslados de pacientes. En este nivel, deterministas (Bouras et al. 2021 ; Naderi et al. 2021 ; Wang et al. 2021 ; Gutiérrez et al. 2021 ; Kanoun et al. 2023 ; Alves de Queiroz et al. 2023 ) así como estocásticos (Spratt y Kozan 2021a ; Se utilizan enfoques de optimización Keyvanshokooh et al . 2022 ; Haghi et al . 2022 ; Las técnicas de simulación se aplican con menos frecuencia (Taleb et al. 2023 ; Allihaibi et al. 2021 ; Azar et al. 2022 ; Schoenfelder et al. 2021 ).

Dos publicaciones se centran en el nivel operativo combinado, tanto en línea como fuera de línea (Spratt y Kozan, 2021a ; Schoenfelder et al., 2021 ). En Spratt y Kozan ( 2021a ), se utiliza un modelo de gestión de la atención (MSS) con un horizonte temporal continuo que maximiza las prioridades programadas de los pacientes, mientras que en Schoenfelder et al. ( 2021 ) se utiliza un estudio de simulación para evaluar las estrategias de gestión del quirófano. En ambos casos, la asignación de cirujanos forma parte de las decisiones de planificación.

La planificación médica operativa en línea en el contexto de los quirófanos se considera en Schoenfelder et al. ( 2021 ); Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ); Spratt y Kozan ( 2021a ). Mientras que el enfoque de Schoenfelder et al. ( 2021 ) y Akbarzadeh y Maenhout ( 2024 ) está en la evaluación de las políticas de planificación y programación en un quirófano, Spratt y Kozan ( 2021a ) presentan un enfoque de horizonte móvil durante varias semanas que vincula la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas. En Yan et al. ( 2022 ), se consideran las preferencias de los pacientes por los médicos y los horarios de las citas.

8.3 camas

Estratégico:

En este nivel, la planificación de camas suele estar relacionada con el dimensionamiento y la determinación del número de camas necesarias. En Izadi y Mohamed ( 2021 ) y Kobara et al. ( 2022 ), se dimensionan las salas hospitalarias dedicadas. Mientras que Kobara et al. ( 2022 ) equilibra la capacidad de camas en la UCI y una unidad de cuidados intermedios, Izadi y Mohamed ( 2021 ) combina camas de diferentes departamentos médicos en una configuración de desbordamiento agrupada y también considera la disponibilidad del personal (por ejemplo, a través de proporciones de enfermeras por pacientes). La previsión y la gestión de la demanda de pacientes para todo un hospital se consideran en Ordu et al. ( 2021 ); Rise y Ershadi ( 2021 ). En Ordu et al. ( 2021 ), se utiliza un marco híbrido basado en simulación para predecir y optimizar la asignación de camas y personal. Para decisiones similares, Rise y Ershadi ( 2021 ) utilizan un enfoque combinado cualitativo y cuantitativo. En otros dos artículos (Bavafa et al., 2022 ; Kianfar y Atighehchian, 2023 ), los yacimientos se consideran recursos aguas abajo del OT, con un enfoque en las decisiones de combinación de casos y los diferentes tipos de bloques en un MSS, respectivamente.

Táctico:

En el nivel táctico, las camas se consideran con frecuencia como un recurso posterior en combinación con la planificación de TO (p. ej., en Bovim et al. ( 2022 ); Kianfar y Atighehchian ( 2023 ); Carter y Ketabi ( 2024 ); Arab Momeni et al. ( 2022 )). Otros dos posibles vínculos incluyen el DE (Kuo et al. 2023 ; Daldoul et al. 2022 ) y una visión más amplia sobre la planificación de recursos en general (Zhou et al. 2022a ; Lazebnik 2023 ). De los artículos de TO, Carter y Ketabi ( 2024 ) se centran en nivelar la utilización de las salas de pacientes hospitalizados, mientras que Kianfar y Atighehchian ( 2023 ); Bovim et al. ( 2022 ); Arab Momeni et al. ( 2022 ) también incluyen decisiones sobre el personal médico. Para la planificación de urgencias, Kuo et al. ( 2023 ) y Daldoul et al. ( 2022 ) incluyen personal médico y camas en un enfoque de simulación-optimización y un MIP con posterior evaluación DES, respectivamente. Lazebnik ( 2023 ) propone un enfoque basado en agentes para asignar personal hospitalario y otros recursos (terapeutas ocupacionales, medicamentos/fármacos y equipos de diagnóstico) , mientras que Zhou et al. ( 2022a ) utiliza optimización estocástica de dos etapas para la planificación de múltiples recursos con planificación de pacientes multitipo.

Operacional (offline y online):

En el nivel operativo fuera de línea, la planificación de camas está vinculada a ED (Boyle et al. 2022 ; Allihaibi et al. 2021 ; Daldoul et al. 2022 ), OT y UCI (Heider 2022 ; Wan et al. 2024 ), UCI y salas regulares (Gökalp et al. 2023 ), y citas de infusión (Issabakhsh et al. 2021 ). Un modelo DES genérico para evaluar los cambios en el ED se presenta en Boyle et al. ( 2022 ), y Allihaibi et al. ( 2021 ) desarrolla un enfoque de simulación-optimización para diseñar una ruta de atención de emergencia para pacientes. A su vez, Daldoul et al. ( 2022 ) decide la configuración de todo el servicio de urgencias, incluyendo el número de médicos, enfermeras y camas, mientras que Heider ( 2022 ) utiliza un sistema de cuotas para la programación de la terapia ocupacional (OT) con el fin de minimizar los picos de ocupación de camas en la UCI. De igual manera, Wan et al. ( 2024 ) combinan la programación de la OT con las decisiones sobre el número de camas en la UCI e incluyen también las preferencias de los cirujanos en cuanto a los días laborables.

A nivel operativo en línea, Lee et al. ( 2021 ) coordinan las admisiones de pacientes hospitalizados desde el departamento de emergencias basándose en un modelo de colas, mientras que Li et al. ( 2024 ) apoyan la programación posterior al desastre como parte del proceso perioperatorio para pacientes electivos y de emergencia.

8.4 Enfermeras

En general, solo unas pocas publicaciones consideran a las enfermeras individualmente (Chan et al. 2022 ; Gul 2023 ; Demir et al. 2021 ) y no en conexión directa con los médicos como en Bouras et al. ( 2021 ); Dosi et al. ( 2021 ); Ordu et al. ( 2021 ); Rise y Ershadi ( 2021 ); Haghi et al. ( 2022 ); Taleb et al. ( 2023 ); Kuo et al. ( 2023 ); Allihaibi et al. ( 2021 ); Atalán ( 2022 ); Battu et al. ( 2023 ); Daldoul et al. ( 2022 ); Lázebnik ( 2023 ); Schoenfelder et al. ( 2021 ); Corsini et al. ( 2022 ); Heider et al. ( 2022 ).

Estratégico:

A nivel estratégico, Dosi et al. ( 2021 ) planifican a enfermeras y médicos utilizando un modelo DES y enfoques de pensamiento de diseño para un DE. Las enfermeras como parte de un concepto de planificación de todo el hospital basado en un enfoque de pronóstico-simulación-optimización son el enfoque de Ordu et al. ( 2021 ). Otra perspectiva general sobre el hospital se considera en Rise y Ershadi ( 2021 ), pero aquí, los autores estudian cómo los cambios en un departamento impactan a otro utilizando un enfoque de optimización multiobjetivo basado en simulación. Los servicios de imágenes como TC o RMN se incluyen explícitamente en Dosi et al. ( 2021 ) y Rise y Ershadi ( 2021 ).

Táctico:

Los ocho artículos que utilizan enfoques tácticos centrados en el personal de enfermería también tienen en cuenta a los médicos. La mayoría de ellos se aplican en un contexto de urgencias, centrándose en el hacinamiento y los flujos de pacientes (Dosi et al., 2021 ), la asignación de recursos médicos (personal y también diagnóstico) mediante modelos DES (Kuo et al., 2023 ; Atalan, 2022 ) o enfoques combinados de simulación y optimización (Battu et al., 2023 ; Daldoul et al., 2022 ). Un enfoque para todo el hospital en Lazebnik ( 2023 ) utiliza un enfoque de simulación basado en agentes y aprendizaje de refuerzo. Una extensión de MSS para nivelar las camas de la UCI se presenta en Heider et al. ( 2022 ), y Corsini et al. ( 2022 ) abordan el diseño de un departamento de quimioterapia ambulatoria mediante simulación. No solo se consideran enfermeros y médicos, sino también personal de apoyo (p. ej., técnicos de laboratorio o farmacia) en Atalan ( 2022 ); Battu et al. ( 2023 ); Corsini et al. ( 2022 ). Solo Dosi et al. ( 2021 ) considera las imágenes médicas como parte de este nivel de planificación.

Operacional (offline y online):

Algunos de los enfoques mencionados anteriormente también consideran decisiones operativas fuera de línea (Dosi et al. 2021 ; Daldoul et al. 2022 ; Heider et al. 2022 ). De los restantes, solo Gul ( 2023 ; Demir et al. ( 2021 ) se centran únicamente en las enfermeras sin incluir a los médicos, y Bouras et al. ( 2021 ); Haghi et al. ( 2022 ) toman en consideración el equipo médico para quimioterapia, mientras que el artículo (Schoenfelder et al. 2021 ) es el único que vincula la planificación de la TO con las enfermeras y los médicos. Además de los médicos y las enfermeras, Taleb et al. ( 2023 ); Allihaibi et al. ( 2021 ) se centran en los DE e incluyen recepcionistas y personal de triaje, respectivamente.

A nivel operativo en línea, Chan et al. ( 2022 ) reasigna dos tipos de enfermeras a áreas en un DE al comienzo de un turno y, entre otros recursos, Schoenfelder et al. ( 2021 ) también considera a las enfermeras.

8.5 admisiones

Estratégico:

En Kianfar y Atighehchian ( 2023 ), se diseñó un sistema de citas para la planificación quirúrgica que considera los recursos posteriores e integra decisiones tácticas. El artículo (Rahiminia et al., 2023 ) tiene un enfoque único y considera simultáneamente la gestión de la congestión y la reducción de residuos médicos, modelado mediante un sistema de inventario basado en colas markovianas.

Táctico:

A nivel táctico, Bovim et al. ( 2022 ); Kianfar y Atighehchian ( 2023 ) consideran simultáneamente las citas de los pacientes, la capacidad de terapia ocupacional, el personal médico y las camas. El artículo (Zhou et al. 2022a ) tiene un enfoque similar, pero utiliza un enfoque genérico para cualquier tipo de recurso en lugar de mencionar explícitamente los recursos. Como otra contribución reciente, Bentayeb et al. ( 2023 ) integra las citas de los pacientes con los horarios de los técnicos en un centro de radiología.

Operacional (offline y online):

A nivel operativo fuera de línea, Bouras et al. ( 2021 ); Haghi et al. ( 2022 ); Gul ( 2023 ); Demir et al. ( 2021 ) vinculan las decisiones de planificación de citas en la planificación de quimioterapia con el equipo médico y también con los médicos y enfermeras. Además, Haghi et al. ( 2022 ); Gul ( 2023 ) consideran tiempos de tratamiento o infusión estocásticos, Demir et al. ( 2021 ) incluye estocasticidad en las duraciones de la premedicación y la infusión, mientras que Bouras et al. ( 2021 ) utiliza un enfoque de planificación determinista. Se consideran combinaciones de médicos y citas para la atención quirúrgica (Keyvanshokooh et al. 2022 ), para la programación dinámica en los servicios de urgencias (Alves de Queiroz et al. 2023 ) y para un centro de infusión utilizando un enfoque de optimización sólido (Issabakhsh et al. 2021 ).

El único artículo operativo en línea (Yan et al. 2022 ) programa citas para pacientes en una clínica ambulatoria con diferentes médicos y considera las probabilidades de que los pacientes acepten una oferta.

8.6 ED

Estratégico:

En Dosi et al. ( 2021 ); Rise y Ershadi ( 2021 ), la planificación de urgencias se combina con decisiones sobre el personal médico y también incluye dispositivos de imagenología (TC y TRM). En un enfoque más holístico, Rise y Ershadi ( 2021 ) consideran además las camas de hospitalización o UCI, las salas de tratamiento, el quirófano y otras categorías de personal. Mientras que Dosi et al. ( 2021 ) utilizan un modelo DES, Rise y Ershadi ( 2021 ) emplean un enfoque de simulación-optimización.

Táctico:

El artículo mencionado (Dosi et al., 2021 ) considera simultáneamente decisiones estratégicas, tácticas y operativas fuera de línea. En Atalan ( 2022 ) y Battu et al. ( 2023 ), se presenta una simulación de eventos discretos que considera a enfermeras, médicos y personal de apoyo. En Battu et al. ( 2023 ), se consideran además una resonancia magnética médica, así como dispositivos de ultrasonido y rayos X. Por último, en Kuo et al. ( 2023 ) y Daldoul et al. ( 2022 ), se utilizan enfoques de optimización basados ​​en simulación para asignar personal y camas.

Operacional (offline y online):

Los procesos de ED y la capacidad de camas dentro de un modelo DES que permite analizar varias configuraciones se consideran en Boyle et al. ( 2022 ). Por el contrario, Allihaibi et al. ( 2021 ); Daldoul et al. ( 2022 ) utilizan enfoques de simulación-optimización para minimizar los tiempos de espera de los pacientes y la duración total de la estancia. Un estudio único es Taleb et al. ( 2023 ), donde se evalúa el rendimiento de un ED utilizando una combinación de DES y análisis envolvente de datos. El único artículo en esta selección que no considera al personal es Boyle et al. ( 2022 ), mientras que Dosi et al. ( 2021 ); Taleb et al. ( 2023 ) no consideran la asignación de capacidad de camas. No quedan artículos operativos en línea con el ED como recurso principal después de filtrar para esta sección.

9 Integración con otras partes de un sistema de salud

Dado que los hospitales suelen tener dependencias con muchos otros proveedores de atención y servicios de salud, esta sección proporciona una perspectiva de los enfoques de planificación existentes que vinculan a un hospital con otros hospitales y otras partes de un sistema de atención de salud.

Desde la perspectiva del paciente, los hospitales son solo una parte de su proceso de atención integral. Por ejemplo, los pacientes de urgencias podrían haber sido trasladados al servicio de urgencias de un hospital en ambulancia. Los pacientes electivos han sido diagnosticados y posiblemente tratados previamente por médicos generales o especialistas y posteriormente trasladados a un hospital para recibir tratamiento adicional. Durante su estancia hospitalaria, podrían necesitar medicamentos o bolsas de sangre que deben solicitarse y entregarse, o podrían necesitar ser trasladados de un hospital a otro. Posteriormente, los pacientes pueden recibir atención de seguimiento en casa o ser trasladados a un centro de rehabilitación.

A continuación, distinguimos tres tipos de dependencias de los hospitales con otras entidades de un sistema de atención sanitaria en función de la posición de estas entidades en la ruta de atención de un paciente:

1. 1.Dependencias prehospitalarias: Dependencias con proveedores de atención o servicios de atención médica que se ubican antes de una estadía en el hospital en la ruta de atención de un paciente.

2. 2Dependencias durante la hospitalización: Dependencias con otros hospitales, proveedores de atención o servicios de atención médica (por ejemplo, bancos de sangre) que sean relevantes durante la estadía hospitalaria de un paciente.

3. 3.Dependencias posthospitalarias: Dependencias con proveedores de atención o servicios de salud que se ubican después de un hospital en la ruta de atención de un paciente.

En la figura 16 se muestra una visión general de las dependencias de un hospital dentro de un sistema de atención médica, que distingue entre dependencias prehospitalarias, durante y posthospitalarias.  Para muchas de estas dependencias, la consideración simultánea y la planificación integrada de los recursos involucrados pueden ser beneficiosas tanto desde la perspectiva del paciente como del sistema, e incluso pueden mejorar los objetivos individuales de los proveedores de atención involucrados. A continuación, analizamos con más detalle tres ejemplos (uno por cada caso) de interacciones de hospitales con otras partes de un sistema de atención médica que ya se han abordado en la literatura sobre quirófanos y centros de salud. Ofrecemos una visión general de cada interacción ejemplar, incluyendo referencias a la literatura existente, e identificamos posibles direcciones para futuras investigaciones.

Figura 16

Panorama de las dependencias de un hospital dentro de un sistema de salud

Imagen de tamaño completo

9.1 Dependencias prehospitalarias: desvío de ambulancias y retraso en la descarga

Si bien los hospitales interactúan naturalmente, al menos indirectamente, con la mayoría de las entidades que generalmente se ubican antes de una estadía hospitalaria en la ruta de atención de un paciente (por ejemplo, médicos generales), una de las interdependencias más estudiadas y más directas es entre los departamentos de emergencia (ED) de los hospitales y los servicios médicos de emergencia (EMS). Cuando un ED está abarrotado, es posible que sea necesario desviar las ambulancias a otros hospitales, lo que se conoce como desvío de ambulancias . Alternativamente, pueden esperar frente al hospital hasta que los pacientes puedan ser admitidos en el ED, lo que conduce a la llamada demora en la descarga (de ambulancias) . Como se define en la revisión de la literatura de Li et al. sobre el retraso en la descarga (Li et al. 2019a ), «la demora en la descarga de ambulancias (AOD) ocurre cuando la atención de los pacientes que ingresan a la ambulancia no puede transferirse inmediatamente de los paramédicos al personal en el departamento de emergencias de un hospital». Las políticas de control óptimas para el desvío de ambulancias como contramedida para evitar el retraso en la descarga son propuestas, por ejemplo, por Ramirez-Nafarrate et al. ( 2014 ). Además de otros, Allon et al. ( 2013 ) estudian el impacto del tamaño y la ocupación del hospital en el desvío de ambulancias en los EE. UU., y los efectos del desvío de ambulancias son revisados ​​por Pham et al. ( 2006 ).

Hasta el momento, la literatura sobre OR/MS aborda principalmente los problemas de desvío de ambulancias y demoras en la descarga desde un solo lado, ya sea centrándose en el EMS o en el DE, a pesar de que un intercambio de información entre el EMS y el DE junto con una perspectiva de todo el sistema es crucial para permitir una planificación integrada (Reuter-Oppermann y Wolff 2020 ).

9.2 Dependencias intrahospitalarias: colaboración interhospitalaria

Diversos tipos de dependencias de los hospitales con otros proveedores de atención y servicios de salud son relevantes durante la hospitalización de un paciente y, por lo tanto, se investigan en la literatura sobre quirófano y medicina de la información. Ejemplos importantes incluyen las interacciones con otras entidades en partes específicas de la cadena de suministro de un hospital, como la cadena de suministro de sangre (Beliën y Forcé, 2012 ; Osorio et al., 2015 ; Pirabán et al., 2019 ) o la cadena de suministro farmacéutica (Nguyena et al., 2022 ).

Otro aspecto importante en el que nos centramos aquí y que se relaciona directamente con los recursos hospitalarios es la colaboración interhospitalaria en forma de intercambio de recursos. Esto significa que diferentes hospitales colaboran compartiendo recursos costosos como dispositivos de imágenes para ganar eficiencia. Una ventaja principal de este tipo de colaboración interhospitalaria es que «los hospitales pueden evitar la compra de recursos médicos costosos y los pacientes pueden ser tratados de manera oportuna en cualquier hospital disponible, lo que mejorará su calidad de atención». (Chen y Lin 2017 ). Idealmente, esto conduce a una planificación integrada de los recursos compartidos. Dado que los recursos como los dispositivos de imágenes generalmente no son portátiles, uno de los aspectos más cruciales de esto es planificar cómo se debe derivar a los pacientes entre los hospitales colaboradores cuando se requieren los recursos compartidos para su tratamiento. Esta pregunta ha sido estudiada, por ejemplo, en Chen y Juan ( 2013 ); Chen et al. ( 2016 ); Chen y Lin ( 2017 ). Chen y Juan ( 2013 ) analizan el problema de las derivaciones diarias de pacientes para tomografías computarizadas entre tres hospitales, mientras que Chen et al. ( 2016 ) y Chen y Lin ( 2017 ) investigan la derivación de pacientes entre dos o más hospitales cooperantes, respectivamente, que comparten servicios de diagnóstico por imágenes.

Un tipo relacionado de colaboración hospitalaria que también conduce a derivaciones de pacientes es la nivelación de la utilización entre múltiples hospitales con el objetivo de reducir las disparidades entre las tasas de utilización de los hospitales involucrados. Por ejemplo, Li et al. ( 2019b ) estudian cuándo se debe derivar a los pacientes de un hospital de alta utilización a uno de baja utilización, y Li et al. ( 2020 ) extienden esta investigación a una red de un hospital de alta utilización y tres hospitales de baja utilización. Nezamoddini y Khasawneh ( 2016 ) también integran las decisiones de asignación de capacidad al determinar los niveles óptimos de recursos de los SU en varios hospitales, al tiempo que consideran las transferencias de pacientes entre ellos.

En general, si bien la cuestión de las derivaciones de pacientes entre hospitales que comparten recursos o entre hospitales con diferentes tasas de utilización ya se ha investigado como se muestra más arriba, no encontramos muchos trabajos existentes que consideren otros aspectos de la integración que podrían ser potencialmente relevantes en entornos en los que equipos como dispositivos de imágenes se comparten entre hospitales.

9.3 Dependencias posthospitalarias: bloqueo de camas

Los hospitales también interactúan de diversas maneras con los proveedores de atención que tratan a los pacientes después de su estancia hospitalaria. El aspecto quizás más estudiado de estas interacciones es el bloqueo de camas en los hospitales, que ocurre cuando los pacientes en un hospital están listos para ser dados de alta, pero tienen que permanecer en el hospital hasta que una cama en un centro de atención de seguimiento (por ejemplo, en un centro de rehabilitación o una residencia de ancianos) esté disponible (Rubin y Davies 1975 ; Zychlinski et al. 2020 ). El bloqueo de camas no solo puede ser perjudicial para los pacientes debido al retraso en avanzar al siguiente paso de su ruta de atención, sino que también suele ser costoso, ya que una cama de hospital es más cara de operar que, por ejemplo, una cama en una institución geriátrica (Zychlinski et al. 2020 ). El problema del bloqueo de camas se ha estudiado intensamente en la literatura (véase, p. ej., El-Darzi et al. ( 1998 ); Mur-Veeman y Govers ( 2011 ); Chemweno et al. ( 2016 ); Rashwan et al. ( 2015 ); Dong et al. ( 2024 )) y se ha reconocido que es necesaria una mejor integración y cooperación entre los hospitales y los centros de atención de seguimiento para prevenirlo. Por ejemplo, Mur-Veeman y Govers ( 2011 ) afirman en su trabajo sobre la gestión de los búferes en los hospitales holandeses para resolver el bloqueo de camas que «aunque las partes interesadas reconocen que la cooperación es imperativa, a menudo no toman las medidas necesarias para lograr la cooperación». Motivados por la mejor integración que se necesita para resolver el problema del bloqueo de camas, Chemweno et al. ( 2016 ) modelan la ruta de atención completa para pacientes con accidente cerebrovascular para analizar los efectos de diferentes estrategias de intervención destinadas a minimizar los retrasos en el tiempo de espera de los pacientes para los recursos de camas disponibles. Mediante simulación, demuestran que maximizar la utilidad de los recursos de camas conlleva una reducción en los tiempos de espera de los pacientes. Rashwan et al. ( 2015 ) utilizan la dinámica de sistemas para obtener un modelo holístico y estratégico de planificación de la capacidad a nivel nacional para abordar el problema del bloqueo agudo de camas en el sistema sanitario irlandés, mientras que Wood y Murch ( 2020 ) abordan el problema general del bloqueo después de cualquier servicio a lo largo de la ruta del paciente mediante una cadena de Markov de tiempo continuo.

Integración con el Sistema de Salud y Dependencias Externas

La planificación integrada hospitalaria no puede aislarse de sus relaciones con otros actores del sistema de salud. Se identifican tres tipos principales de dependencias:

1. Prehospitalarias: Como el desvío de ambulancias, donde la coordinación entre servicios de emergencia y departamentos de urgencias resulta fundamental.
2. Durante la hospitalización: Ejemplo de colaboración interhospitalaria, compartiendo recursos costosos como dispositivos de diagnóstico y equilibrando la utilización entre hospitales.
3. Posthospitalarias: El bloqueo de camas debido a la falta de plazas en centros de atención de seguimiento es un problema ampliamente estudiado, que requiere mayor integración para su solución.

Brechas, Limitaciones y Conclusiones

Brechas de Investigación y Áreas Abiertas

El enfoque actual de la literatura sigue centrado en quirófanos y recursos asistenciales directos, dejando de lado otras áreas como servicios logísticos o de suministro. Se prevé que la escasez de personal motive un cambio de enfoque hacia la planificación integrada centrada en recursos humanos. El modelado de la incertidumbre permanece limitado principalmente a la duración de actividades, siendo necesarias investigaciones que incorporen la disponibilidad de pacientes, personal y otros elementos clave.

El uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial aparece como una oportunidad prometedora para mejorar la predicción de parámetros inciertos. Asimismo, la implementación práctica de los modelos desarrollados requiere una mayor integración con sistemas de información hospitalaria y la implicación de los distintos actores del hospital.

Limitaciones de la Revisión

Las principales limitaciones del estudio derivan del enfoque exclusivo en hospitales (dejando fuera otros entornos sanitarios), la restricción de fuentes bibliográficas para hacer manejable la revisión y la imposibilidad de analizar en profundidad cada artículo individual. No obstante, se proporciona una clasificación detallada de los artículos y se analizan los más relevantes y recientes.

Mensajes Clave

1. Cuanto más alejado del paciente es el recurso, menos estudios integrados existen. Persisten vacíos en la integración de áreas como esterilización o suministros.
2. El personal médico, al trabajar en múltiples áreas, exige enfoques integrados de planificación. Analizar sus movimientos es tan relevante como seguir el flujo de pacientes.
3. Las repercusiones entre áreas solo pueden comprenderse plenamente mediante modelos integrados, lo que sugiere un futuro incremento del interés por la simulación.
4. Las implementaciones prácticas son aún escasas, en parte por la necesidad de mayor coordinación y participación de múltiples actores hospitalarios. La simulación, hasta ahora, ha tenido mayor aceptación entre los usuarios finales.