Figueroa Iturriaga, Rosa LilianaSbárbaro Hofer, Daniel GerónimoCartes Velásquez, Ricardo AndrésValdés Brito, Francisca Belén2025-09-152025-09-152025https://doi.org/10.29393/TMUdeC-136VF1PO136https://repositorio.udec.cl/handle/11594/13076Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ingeniería Eléctrica.En Chile, la epicrisis resume los diagnósticos, procedimientos, complicaciones e indicaciones de egreso de cada paciente y especifica los controles post-alta que debe cumplir. Actualmente, debido a la falta de sistemas automatizados de priorización, en algunos centros de salud el personal clínico debe trasladas físicamente dichas epicrisis hasta los mesones de interconsulta para gestionar las citas médicas. Este proceso manual no discrimina la gravedad de los casos, generando demoras y distribuyendo de forma desigual la carga asistencial. Esta tesis de magister desarrolló y validó una herramienta de optimización que asigna las citas post-altas de forma automática, equitativa y oportuna, garantizando la atención prioritaria de los pacientes más críticos y respetando las restricciones operativas de los policlínicos. La propuesta integra un Sistema Basado en Reglas (SBR) utilizando las variables clínicas desde la epicrisis junto a un modelo de Programación Lineal Entera Mixta (MILP), para asignar un puntaje de prioridad calculado a partir de diferentes variables como urgencia de diagnóstico, etapa GES (Garantías Explícitas en Salud), edad, entre otras para agendarlo óptimamente a la agenda. El modelo, se definió sobre un horizonte de 20 días hábiles consecutivos segmentados en bloques horarios de 30 min, considerando un total de 276 bloques y una capacidad de 13 box disponibles. El modelo fue validado mediante 14 escenarios agrupados variaciones de demanda y capacidad. En condiciones normales, mantuvo la cobertura total (100%) y redujo el retraso extremo del percentil 95. Ante incrementos progresivos de demanda (hasta +30%), la cobertura permaneció prácticamente completa, y se optimizaron notablemente los retrasos extremos. Escenarios con demanda creciente, se conservó la cobertura total, reduciendo retrasos y liberando horas médicas. Con menos capacidad disponible, también mantuvo cobertura total, disminuyó los tiempos de espera y mejoró la equidad en la distribución de carga laboral. El método sugiere un proceso automatizado centrado en la prioridad clínica, capaz de absorber fluctuaciones de demanda y capacidad sin comprometer la cobertura ni equidad entre casos. Su implementación disminuiría tiempos de espera, optimizaría recursos y liberaría horas administrativas, convirtiéndose en una referencia y modelo para la implementación de soluciones similares en otros contextos hospitalarios.In Chile, the discharge summary (epicrisis) consolidates each patient’s diagnoses, procedures, complications, and discharge instructions, and specifies the required post discharge follow-ups. Currently, due to the absence of automated prioritization systems, in some health centers clinical staff must physically carry these discharge summaries to referral desks to arrange medical appointments. This manual process does not account for case severity, causing delays and an unequal distribution of clinical workload. This master’s thesis developed and validated an optimization tool that assigns post discharge appointments automatically, fairly, and in a timely manner, ensuring priority care for the most critical patients while respecting the operational constraints of outpatient clinics. The proposal integrates a Rule-Based System (RBS) that uses clinical variables from the discharge summary with a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model to assign a priority score computed from variables such as diagnostic urgency, GES stage (Explicit Health Guarantees), age, and others, and to schedule patients optimally. The model was defined over a horizon of 20 consecutive business days segmented into 30-minute time blocks, totaling 276 blocks, with capacity for 13 consultation rooms. The model was validated through 14 scenarios spanning variations in demand and capacity. Under normal conditions, it maintained full coverage (100% scheduled) and reduced the extreme delay at the 95th percentile. With progressive demand increases (up to +30%), coverage remained nearly complete and extreme delays improved markedly. In scenarios with growing demand, full coverage was preserved while reducing delays and freeing physician time. With reduced available capacity, it also maintained full coverage, decreased waiting times, and improved equity in workload distribution. The method suggests an automated, clinically prioritized process capable of absorbing fluctuations in demand and capacity without compromising coverage or equity across cases. Its implementation would shorten waiting times, optimize resources, and free administrative hours, serving as a reference model for similar solutions in other hospital settings.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalHospitales AdministraciónProgramación linealAlta del pacienteThesisBuena SALUD