Diagnóstico y mejora para el servicio de atención en el área de Emergencias de un hospital público

Abstract

En el presente trabajo se describe las etapas de análisis, diagnóstico, propuesta de mejora de proceso, desarrollo de la propuesta de mejora y, finalmente, los resultados obtenidos del proceso de atención de los pacientes en el área de emergencias de un hospital público, en el cual se buscó de reducir los tiempos de espera en cola; debido a que este es uno de los principales problemas que se muestran frecuentemente en instituciones de atención de salud. El uso de la simulación de eventos discretos, la cual fue determinada como la mejor alternativa para solucionar la problemática, permitió desarrollar un modelo que representa la realidad de los procesos de atención de los pacientes en las diversas estaciones del área de emergencia, así como el flujo de personas a lo largo del área, con el fin de encontrar aquellas estaciones, y los sub procesos asociados, en donde se generan mayores tiempos de espera y, mediante la aplicación de la mejora propuesta, reducirlas. La mejora de procesos debe ser factible, tanto técnica como económica, ya que busca el perfeccionamiento de una empresa y del desempeño de sus procesos. En el análisis de datos se trabajó con data obtenida de la medición de tiempos hecha y de los registros previos que la institución misma poseía, cuanto más precisa sea esta medición más beneficiosa será para la toma de decisiones; debido a que, lo que se busca con esta es encontrar una función estadística que represente adecuadamente los tiempos de los procesos involucrados, de modo que los datos de salida obtenidos del modelo simulado reflejen correctamente la realidad. El modelo de simulación debe representar al más mínimo detalle el flujo del proceso en la realidad, tomando en cuenta todas las variables externas que alteren al sistema. Una vez terminada la modelación del sistema, se deben validar los datos de salida obtenidos del modelo, con lo que se sustentará la validez del modelo. Para esta validación, se debe demostrar que los datos de salida se encuentran dentro de los intervalos de confianza definidos, además de presentar condiciones que permitan truncar periodos de calentamiento. Una vez validados los resultados, se generó un modelo de optimización el cual contiene restricciones de operación y una función objetivo de minimización de tiempos en el hospital. Este resultado, generó un descenso de 43% sobre el tiempo total de espera inicial; adicionalmente, se evaluó económicamente los factores implicados al logro de este resultado obteniendo un valor presente neto de S/. 967’541.83 y una Tasa Interna de Retorno del 47.133%, demostrando así la viabilidad de la propuesta obtenida.