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Análisis y optimización de la capacidad instalada en servicios médicos mediante simulación de eventos discretos y mejora continua.
dc.contributor.author | Badilla Murillo, Félix Enrique | |
dc.date.accessioned | 2025-10-07T15:32:14Z | |
dc.date.available | 2025-10-07T15:32:14Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.isbn | 978-84-09-76849-3 | |
dc.identifier.issn | 2695-5067 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3818 | |
dc.description | "Healthcare services face critical challenges due to the sustained growth in demand and the increasing complexity of diagnostic processes. This study explores how Discrete Event Simulation (DES) models can analyze, model, and optimize the installed capacity in diagnostic processes at the tertiary healthcare level, including angiographies, biopsies, and cytologies. Using the DMAIC structure from Six Sigma and Lean Manufacturing tools, key bottlenecks were identified, and validated simulations were employed to evaluate operational and logistical solutions. The results showed significant reductions in waiting times and improvements in the utilization of human and technical resources, underscoring the flexibility and precision of DES models in integrating multiple variables and scenarios. Additionally, the economic and operational implications of the proposed strategies were assessed, demonstrating their feasibility in enhancing service quality and ensuring financial sustainability. This methodological approach provides a robust and replicable tool to address current challenges in healthcare resource management, fostering data-driven decision-making and a continuous improvement model centered on patient care." | es_ES |
dc.description.abstract | "Los servicios médicos enfrentan desafíos críticos debido al aumento sostenido de la demanda y la creciente complejidad en los diagnósticos. Este estudio explora cómo los modelos de simulación de eventos discretos (DES) pueden analizar, modelar y optimizar la capacidad instalada en procesos diagnósticos del tercer nivel de atención hospitalaria, como angiografías, biopsias y citologías. Empleando la estructura DMAIC de Six Sigma y herramientas de Lean Manufacturing, se identificaron cuellos de botella clave y se evaluaron soluciones operativas y logísticas mediante simulaciones validadas. Los resultados mostraron reducciones significativas en tiempos de espera y una mejora en la utilización de recursos humanos y técnicos, destacando la flexibilidad y precisión de los modelos DES para integrar múltiples variables y escenarios. Además, se evaluaron las implicaciones económicas y operativas de las estrategias propuestas, demostrando su viabilidad para mejorar la calidad del servicio y garantizar la sostenibilidad financiera. Este enfoque metodológico constituye una herramienta robusta y replicable para afrontar los desafíos actuales en la gestión de los recursos sanitarios, promoviendo decisiones basadas en datos y un modelo de mejora continua centrado en la atención al paciente." | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.publisher | AEIPRO | es_ES |
dc.subject | Ingeniería de Producto, Procesos y Diseño Industrial | es_ES |
dc.title | Análisis y optimización de la capacidad instalada en servicios médicos mediante simulación de eventos discretos y mejora continua. | es_ES |
dc.title.alternative | Analysis and Optimization of Installed Capacity in Medical Services Through Discrete Event Simulation and Continuous Improvement | es_ES |
dc.type | Article | es_ES |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.61547/2503001 |
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CIDIP 2025 (Ferrol) [66]
XXIX Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Ferrol, 2025)