Caracterización de la ruta de atención de paciente quirúrgico mediante herramientas de manufactura esbelta y simulación computacional

El objetivo de desarrollo sostenible ODS3 se enfoca en atender las necesidades de la salud y bienestar de las personas, en ese sentido, en Colombia las políticas nacionales, departamentales y municipales plantean contar con sistemas de salud que funcionen con calidad y eficiencia. Dentro de los procesos de atención en una clínica se destaca la cirugía, ésta es una disciplina médica orientada a la acción y es de suma importancia para la resolución oportuna de diferentes patologías quirúrgicas que, dependiendo de su gravedad, necesitarán distintos tipos y tiempos de intervención. Adicionalmente, este proceso suele ser de alta complejidad debido no sólo a la cantidad de interesados y actividades interrelacionadas entre sí, sino depende de los requerimientos de urgencia de cada individuo, lo que dificulta poder determinar indicadores de desempeño en la atención del paciente quirúrgico. Considerando lo anterior, en la presente investigación se propone analizar el estado actual de los procesos asociados a la ruta de atención de paciente quirúrgico (cirugía general y cirugía oftalmológica) en una institución prestadora de servicios de salud de Bucaramanga, Santander con el fin de formular estrategias de mejoramiento que generen un impacto positivo en los indicadores de seguimiento y, que de igual forma, esas mejoras se reflejen en la calidad del servicio prestado a la población. Para ello, se plantea una metodología para estimar los indicadores de desempeño haciendo uso de métodos mixtos para la descripción del sistema mediante herramientas de manufactura esbelta, simulación computacional, y pensamiento de diseño. Como resultados preliminares, se establecieron 32 diferentes rutas de atención: 14 en cirugía general, 12 en cirugía oftalmológica y 6 en cirugía oftalmológica de urgencias. Se desarrollaron modelos computacionales en el software de simulación FlexSim para estimar el desempeño de cada una de las rutas incorporando datos pseudoaleatorios generados a partir de actividades de co-creación. En futuros trabajos, estos resultados servirán de línea base para medir la mejora en la eficiencia de las rutas a partir del rediseño de procesos