Diseño de un modelo para la programación de exámenes médicos ocupacionales en el Centro Médico de la Universidad del Norte

Abstract

El proyecto aborda la problemática asociada a la programación de exámenes médicos ocupacionales en el Centro Médico de la Universidad del Norte, proceso que actualmente se realiza de forma manual y empírica, lo que genera tiempos prolongados de permanencia en el sistema, dificultades para coordinar los recursos requeridos y una alta carga administrativa. Teniendo en cuenta este diagnóstico, se planteó una propuesta orientada a mejorar la programación de citas, con el objetivo de minimizar el tiempo total de permanencia de los pacientes dentro del sistema. Metodológicamente, el proyecto comprendió el análisis del proceso actual, la formulación matemática del problema y el desarrollo de dos alternativas de solución: un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) y un algoritmo genético como enfoque metaheurístico. Posteriormente, se diseñó una herramienta para el personal administrativo, mediante la cual es posible ingresar la información de entrada requerida y programar de manera eficiente los exámenes médicos ocupacionales utilizando el modelo MILP. Este método fue el seleccionado tras comparar los dos enfoques considerados en términos de calidad de resultados y robustez. La validación se realizó mediante escenarios de prueba y datos históricos reales, evidenciando el potencial de la propuesta para automatizar el proceso de programación, mejorar la eficiencia operativa y contribuir a una mayor satisfacción de los pacientes.

The project addresses the issues associated with scheduling occupational medical examinations at the Universidad del Norte Medical Center, a process currently carried out manually and empirically, resulting in prolonged patient stay times within the system, difficulties in coordinating the required resources, and a high administrative workload. Based on this diagnosis, a proposal was formulated to improve appointment scheduling with the objective of minimizing the total time patients spend within the system. Methodologically, the project included the analysis of the current process, the mathematical formulation of the problem, and the development of two alternative solution approaches: a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model and a Genetic Algorithm as a metaheuristic approach. Subsequently, a tool for administrative staff was designed, through which it is possible to enter the required input information and efficiently schedule occupational medical examinations using the MILP model. This method was selected after comparing the two approaches in terms of solution quality and robustness. Validation was carried out using test scenarios and real historical data, demonstrating the potential of the proposal to automate the scheduling process, improve operational efficiency, and contribute to greater patient satisfaction.