Modelo de predicción de demanda de camas para el Hospital Clínico de la Red de Salud UC Christus

Abstract

El objetivo general de este trabajo es elaborar un modelo de predicción de demanda de camas para el Hospital Clínico de la Red de Salud UC CHRISTUS, con el fin de mejorar la asignación de camas y disminuir los tiempos de espera de los pacientes. Actualmente solo un 48% de las solicitudes de hospitalización desde el servicio de Urgencia se responden dentro de las dos primeras horas. Esto afecta a la seguridad del paciente pues aumenta el riesgo de su estado de salud. A su vez, solo el 44% de las solicitudes de camas por traslados internos dentro del hospital cumplen la meta de las dos horas de asignación, lo que se traduce en pérdidas de 360 millones de pesos anuales por concepto de cobro de cama a los pacientes. Basado en estudios de demanda en servicios de Urgencia alrededor del mundo, se utilizaron los métodos de regresión lineal y alisamiento exponencial con estacionalidad y tendencia, para elaborar un modelo de predicción de demanda diaria para cada una de las fuentes de solicitudes de camas no programadas: la unidad de Admisión, el Servicio de Urgencia, los traslados internos y los traslados externos del hospital. Los resultados indican que el método de regresión lineal ajusta mejor a datos futuros, obteniendo un error promedio de 3 pacientes diarios por fuente de demanda. Utilizando la información disponible de la demanda programada de pabellones quirúrgicos, se completó la estimación diaria de la demanda que recibe el Comando Central de Camas, que obtuvo un error porcentual de 17%. Por último, se diseñó un modelo de asignación de camas, que en base a los pronósticos calculados y a la información disponible de la oferta de camas propone una asignación eficiente, logrando disminuir el boarding time de Urgencia en un 10% y el tiempo de asignación de los traslados internos en un 27%. A su vez, las solicitudes asignadas en menos de dos horas aumentarían a 56% para Urgencia y a 62% para traslados internos, pudiendo ahorrar 60 millones de pesos en pérdidas por cobro. Finalmente, resulta clave la gestión del cambio para lograr transformar la manera en que se asigna actualmente, eliminando la reserva de camas y logrando asignar en función de la demanda pronosticada. Se hace preciso transmitir a la organización el motivo que está detrás del cambio propuesto para lograr capturar los beneficios que entrega su implementación.