Planificación de cirugías electivas considerando afinidad y preferencias en el equipo quirúrgico.

Abstract

La programación de cirugías es un tema crítico que afecta directamente la cantidad de pacientes atendidos y el uso de los recursos quirúrgicos. En esta memoria de título es abordado el problema de la programación de cirugías electivas incorporando los conceptos de afinidad y preferencias entre los miembros del equipo quirúrgico. La afinidad y las preferencias son conceptos poco estudiados en la literatura, pero que pueden mejorar la coordinación y desempeño del equipo si son consideradas. Así, la afinidad se puede cuantificar como un valor numérico que representa la compatibilidad entre dos miembros del equipo, mientras que las preferencias se refieren al interés de un cirujano por ciertos recursos necesarios para una cirugía. Los enfoques existentes para modelar la afinidad y la preferencia en los modelos de programación matemática han agregado a menudo estos factores como restricciones o términos adicionales a la función objetivo que obliga a trabajar con multiobjetivo. Sin embargo, esto puede conducir a una disminución en el número de cirugías realizadas en pos de mejorar la calidad de la formación del equipo quirúrgico, debido a las limitaciones impuestas por los umbrales mínimos de afinidad o la complejidad de la optimización multiobjetivo. Para superar estos inconvenientes, se propone un enfoque centrado en maximizar la prioridad de las cirugías programadas, teniendo en cuenta las preferencias y la afinidad entre los miembros del equipo. Se proponen tres versiones de modelos matemáticos: i) sin considerar la afinidad o las preferencias, ii) incorporando estos conceptos como restricciones, y iii) incorporando afinidad y preferencias mediante un enfoque de penalización por puntaje. Además, estas tres versiones son implementadas mediante dos enfoques de programación matemática: programación lineal entera y programación con restricciones. Los resultados muestran que es posible considerar afinidad y preferencias sin perjuicio del número de pacientes asignados. La incorporación de afinidad y preferencias puede conducir a soluciones efectivas y realistas para el problema. En conclusión, considerar la afinidad entre los miembros del equipo es un factor valioso en la programación de las cirugías, ya que puede mejorar la calidad del equipo quirúrgico sin perjudicar el número de cirugías realizadas. Por tanto, se muestra que incorporar componentes de relaciones humanas a las cirugías puede beneficiar el desempeño y el bienestar de los cirujanos.

Surgery scheduling is a critical issue that directly affects the number of operated patients and the use of surgical resources. In this work, the elective surgeries scheduling problem is addressed, incorporating the concepts of affinity and preferences among the surgical team’s members. Affinity and preferences are concepts little studied in the literature, but they can improve coordination and team performance if they are considered. Thus, affinity can be quantified as a numerical value that represents the compatibility between two team members, while preferences refer to a surgeon's interest in certain resources necessary for surgery. Existing approaches to modeling affinity and preferences in mathematical programming models have often added these factors as constraints or additional terms to the objective function forcing multi-objective work. However, this can lead to a decrease in the number of surgeries performed in order to improve the quality of the surgical teams, due to the limitations imposed by the minimum thresholds of affinity or the complexity of multi-objective optimization. To overcome these drawbacks, an approach focused on maximizing the priority of scheduled surgeries is proposed, taking into account the preferences and the affinity between team members. Three versions of mathematical models are proposed: i) without considering affinity or preferences, ii) incorporating these concepts as constraints, and iii) incorporating affinity and preferences through a score penalty approach. Furthermore, these three versions are implemented by two mathematical programming approaches: integer linear programming and constraint programming. The results show that it is possible to consider affinity and preferences without prejudice to the number of assigned patients. The incorporation of affinity and preferences can lead to effective and realistic solutions to the problem. In conclusion, considering the affinity between team members is a valuable factor in scheduling surgeries, since it can improve the quality of the surgical team without impairing the number of surgeries performed. Therefore, it is shown that incorporating human relations components into surgeries can benefit the performance and well-being of surgeons.