Introducción a la modelación de
los sistemas de salud
Dr. Jonathan Cuevas Ortuño
jonathan.cuevas@itesm.mx
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Fotografía tomada de accion...
Los problemas en el cuidado de la salud
(healthcare) son especialmente complicados por
el hecho que la “personas sirven a ...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Investigación de healthcare...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Fuente primaria de financia...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Relación entre función y mé...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Nivel de implementación de ...
• Banks et. al (2005) define a la simulación como la
imitación de la operación de un proceso o sistema del
mundo real a tr...
• La simulación en healthcare contiene un amplio rango
de aplicaciones (Robinson et al., 2012):
– planeación, programación...
• A pesar de la floreciente literatura en
simulación en healthcare y de algunas
historias de éxito, parece que en la práct...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• Top 5 técnicas de modelad...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• Top 5 aplicaciones de mod...
o Aunque la simulación es básicamente una herramienta
experimental, su combinación con la optimización se
encuentra en cre...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Desempeño de los sistemas d...
• Existe la creencia en algunos que en el
triángulo de acero el acceso, costos y calidad
están estrechamente ligados por l...
Hospital Systems: los modelos incluyen control de
admisiones, planeación y asignación de camas,
programación de enfermeras...
Ambulatory Care: los modelos incluyen
consultorios de atención ambulatoria primaria y de
especialidades y consultorios méd...
Health Care Systems Planning: tal como
Certificate of Need (CON), cuidados de la salud
comunitario y regional.
Other Healt...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Taxonomía más reciente para...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• Variabilidad: muy poco en...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• Suposiciones: Todas las
h...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• What - if: Una de las más...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
• El rol de la simulación d...
 Tiempos de espera: Espera para la asignación de habitación,
espera de ser atendido, espera de suministros.
 Sobreproces...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
EJEMPLO: Modelado del flujo...
Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
Referencias
• Young, T., Ea...
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

Introducción a la modelación de los sistemas de salud

888 visualizaciones

Publicado el

Conceptos generales y datos del modelado de procesos hospitalarios por computadora.

Dr. Jonathan Cuevas Ortuño
Twitter: @jonathan_cuevas
http://personal.gda.itesm.mx/jonathancuevas

Publicado en: Educación
0 comentarios
1 recomendación
Estadísticas
Notas
  • Sé el primero en comentar

Sin descargas
Visualizaciones
Visualizaciones totales
888
En SlideShare
0
De insertados
0
Número de insertados
7
Acciones
Compartido
0
Descargas
0
Comentarios
0
Recomendaciones
1
Insertados 0
No insertados

No hay notas en la diapositiva.

Introducción a la modelación de los sistemas de salud

  1. 1. Introducción a la modelación de los sistemas de salud Dr. Jonathan Cuevas Ortuño jonathan.cuevas@itesm.mx
  2. 2. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Fotografía tomada de accionesdebolsa.com Healthcare Systems
  3. 3. Los problemas en el cuidado de la salud (healthcare) son especialmente complicados por el hecho que la “personas sirven a la personas”, es decir, las personas son clientes y proveedoras a la vez. (Roberts, 2011) Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño
  4. 4. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Investigación de healthcare en el mundo ** 1.2 % de los artículos no pudieron ser clasificados por país. (Brailsford et al., 2009)
  5. 5. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Fuente primaria de financiamiento en investigación de healthcare (Brailsford et al., 2009)  Comercio (firmas comerciales y de consultoría)  Academia (no formalizado beca de Consejo de Investigación)  Autoridades (agencias u organizaciones gubernamentales)  Becas  Servicios de salud (financiamiento directo de un hospital)
  6. 6. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Relación entre función y método en investigación de healthcare (Brailsford et al., 2009) o Los métodos de simulación dominan en planeación y utilización del sistema/recursos. o Métodos estadísticos dominan en finanzas, políticas, gobierno y Regulación.
  7. 7. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Nivel de implementación de la investigación en healthcare (Brailsford et al., 2009)  Sugerido (teóricamente propuesto por los autores): 50%  Conceptualizado (discutido con un cliente-organización): 44.7%  Implementado (actualmente usado en la práctica): 5.3%
  8. 8. • Banks et. al (2005) define a la simulación como la imitación de la operación de un proceso o sistema del mundo real a través del tiempo. • La Simulación de Eventos Discretos (SED) es una de las diferentes herramientas y métodos usados en el análisis y mejoramiento de sistemas hospitalarios. • Existen otros métodos de simulación alternativos a la SED como sistemas dinámicos (system dynamics, SD) y modelación basada en agentes. (Günal & Pidd, 2010) Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Modelación de los sistemas de salud
  9. 9. • La simulación en healthcare contiene un amplio rango de aplicaciones (Robinson et al., 2012): – planeación, programación, reorganización y administración de servicios hospitalarios y de cuidados de la salud. – Enfermedades transmisibles. – Bioterrorismo. – Costo de la enfermedad. – Evaluación económica (comparando alternativas de intervención en cuidados de la salud). – Evaluaciones de políticas y estrategias. – Modelado del desempeño. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Modelación de los sistemas de salud
  10. 10. • A pesar de la floreciente literatura en simulación en healthcare y de algunas historias de éxito, parece que en la práctica la simulación en healthcare está teniendo mucho menos impacto que en otros sectores como el manufacturero y en defensa (Young et al., 2009). Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Modelación de los sistemas de salud
  11. 11. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • Top 5 técnicas de modelado y simulación registradas en la literatura (Young et al., 2009). Modelación de los sistemas de salud
  12. 12. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • Top 5 aplicaciones de modelado y simulación registradas en la literatura (Young et al., 2009). Modelación de los sistemas de salud
  13. 13. o Aunque la simulación es básicamente una herramienta experimental, su combinación con la optimización se encuentra en crecimiento, especialmente en el contexto de investigación. o La combinación de simulación y optimización es una promesa para resolver algunos problemas multi- objetivos (minimizar tiempos de espera mientras se maximiza la utilización). Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño (Roberts, 2011)
  14. 14. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Desempeño de los sistemas de cuidados de la salud (healthcare) Medición del desempeño en términos de: ACCESO COSTOS CALIDAD (Roberts, 2011) TRIÁNGULO DE ACERO
  15. 15. • Existe la creencia en algunos que en el triángulo de acero el acceso, costos y calidad están estrechamente ligados por lo que un cambio positivo en una medida de desempeño se obtiene por una cambio negativo en uno o los otras dos medidas. Por ejemplo, los costos no pueden ser disminuidos sin reducir el acceso y/o reducir la calidad. • Una de las metas primarias de una simulación de un sistema de salud (y de cualquier otro método de mejora de desempeño) debería ser romper este triángulo de acero entre acceso, costos y calidad para poder mejorar el sistema. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño El triángulo de acero (Roberts, 2011)
  16. 16. Hospital Systems: los modelos incluyen control de admisiones, planeación y asignación de camas, programación de enfermeras, logística y manejo de materiales, hospitales especializados tal como asilos de ancianos, servicios de rehabilitación para pacientes hospitalizados, atención del cáncer. Hospital Departmental: los modelos incluyen servicio de emergencias y ambulancias, laboratorio, radiología, cirugía y recuperación, farmacia, suministro y soporte. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Taxonomía para el uso de simulación computarizada en healthcare (England & Roberts, 1978) Fotografía tomada de blog.smartsalus.com
  17. 17. Ambulatory Care: los modelos incluyen consultorios de atención ambulatoria primaria y de especialidades y consultorios médicos, programación de citas, definición de personal, diseño y distribución de cuartos, control del flujo. Other ambulatory care: tal como cuidados en el hogar, práctica odontológica, control de las enfermedades y salud pública, salud mental, recuperación y rehabilitación de drogas. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Taxonomía para el uso de simulación computarizada en healthcare (England & Roberts, 1978) Fotografía tomada de salud.facilisimo.com
  18. 18. Health Care Systems Planning: tal como Certificate of Need (CON), cuidados de la salud comunitario y regional. Other Health Care models: incluyen bancos de sangre, administración de trasplantes, centros de educación al paciente y telemedicina. Medical Decision making: detección (screening), selección de tratamiento, transplante de órganos. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Taxonomía para el uso de simulación computarizada en healthcare (England & Roberts, 1978) Fotografía tomada de www.cronicadelquindio.com
  19. 19. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Taxonomía más reciente para el uso de simulación computarizada en healthcare (Jacobson et al., 2006) CATEGORÍAS REDEFINIDAS Análisis y optimización del flujo de pacientes Asignación de activos en Health Care • Programación ambulatoria • Admisión y programación de pacientes hospitalizados • Modelos de simulación de salas de emergencia • Programación del personal médico y de cuidados de la salud. • Planeación y disposición de camas • Planeación y disposición de cuartos • Planeación y disposición de personal
  20. 20. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • Variabilidad: muy poco en health care es exacto. De hecho, sería más exacto afirmar que casi todo es estocástico. • Complejidad: Health care es un sistema complejo de comportamiento humano. Doctores, enfermeras, farmacéuticos y técnicos interactúan para proveer de cuidados al paciente. ¿QUÉ ES LO QUE HACE ATRACTIVO A LA SIMULACIÓN EN HEALTH CARE? Fotografía tomada de rmsbunkerblog.wordpress.com (Roberts, 2011)
  21. 21. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • Suposiciones: Todas las herramientas de modelado hacen ciertas suposiciones acerca del sistema real. La simulación tiene la ventaja de requerir muy pocas suposiciones para el modelador. • Fácil de usar: La facilidad de uso contribuye a la aplicación de la simulación. ¿QUÉ ES LO QUE HACE ATRACTIVO A LA SIMULACIÓN EN HEALTH CARE? Fotografía tomada de www.northeastern.edu (Roberts, 2011)
  22. 22. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • What - if: Una de las más atractivas características de la simulación es su naturaleza experimental. Las personas en health care gustan de los experimentos y los entienden. • Aceptación: Los modelos de simulación tienden a ser aceptados en ambientes de health care porque ofrecen una interpretación visual en el modelo. • Lean/Six Sigma: la simulación es vista cada vez más como una herramienta que mejora un programa de lean-seis sigma en health care. ¿QUÉ ES LO QUE HACE ATRACTIVO A LA SIMULACIÓN EN HEALTH CARE? Fotografía tomada de googledrive.com (Roberts, 2011)
  23. 23. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño • El rol de la simulación de eventos discretos (SED) en reducir el despedicio (muda). (Robinson et al., 2012). Modelación de los sistemas de salud Desperdicio original de Ohno Rol de SED 1. Transporte: movimiento de productos que no son actualmente requeridos para realizar un proceso Modelado del flujo del proceso y medición del tiempo de transporte 2. Inventario: todos los componentes, trabajo en proceso y producto terminado que no está siendo procesado. Modelado de filas (inventario) 3. Movimiento: el movimiento de personal y/o equipo es requerido para realizar el proceso. Modelar la interconexión entre recursos (personas y equipo) y el proceso. 4. Espera (retraso): esperando para la siguiente etapa de producción. Modelado de filas que se desarrollan como resultado de la variabilidad in procesos interconectados. 5. Sobreproducción. Producción por encima de la demanda. Modelar la interconexión entre la variabilidad en la demanda y la variabilidad en la producción. 6. Sobre o inapropiado procesamiento. Modelar el flujo de proceso y medir la utilización de los recursos y los procesos. 7. Defectos. Modelado de la variabilidad en incidencia y detección de defectos, y su impacto (interconexión) en el flujo del proceso.
  24. 24.  Tiempos de espera: Espera para la asignación de habitación, espera de ser atendido, espera de suministros.  Sobreproceso: Procesos redundantes, cambio múltiples de ubicación de elementos.  Inventario: Lista de espera, pacientes a la espera de ser asignados, exceso de material en planta o en quirófano.  Transporte: Transporte de muestra a laboratorio, transporte de paciente, de medicación, de suministros.  Movimiento: Búsqueda de medicamentos o historias clínicas, enfermeras a cargo de pacientes en localizaciones distantes.  Sobreproducción: Preparación de reactivos o medicación anticipándose a la necesidad real.  Defectos: Identificación errónea de muestras, varias extracciones para un mismo análisis, etc. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Siete desperdicios originales de Ohno observados en sistemas healthcare Fotografía tomada de www.elseinc.com
  25. 25. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño EJEMPLO: Modelado del flujo de personas en un servicio de urgencias (Young et al., 2009)
  26. 26. Modelado, simulación y optimización de los sistemas de salud © 2013 Dr. Jonathan Cuevas-Ortuño Referencias • Young, T., Eatock, J., Jahangirian, M., Naseer, A., Lilford, R., 2009. Three critical challenges for modelling and simulation in healthcare. In: Rossetti, M.D., Hill, R.R., Johansson, B., Dunkin, A., Ingalls, R.G. (Eds.), Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference. IEEE, Piscataway, NJ, pp. 1823–1830. • Stephen D. Roberts. Tutorial on the simulation of healthcare systems..Winter Simulation Conference, pp. 1408-1419. WSC, (2011). • S C Brailsford, P R Harper, B Patel, M Pitt. An analysis of the academic literature on simulation and modelling in health care. Journal of Simulation 01/2009; 3(3):130-140. DOI:10.1057/jos200910 • Gunal M.M., Pidd M. Discrete event simulation for performance modelling in health care: A review of the literature. Journal of Simulation 4, 42-51 (March 2010) • Stewart Robinson, Z. J. (Zoe J.) Radnor, Nicola Burgess and Claire Worthington. SimLean : utilising simulation in the implementation of lean in healthcare. European Journal of Operational Research, Vol.219 (No.1). pp. 188-197. (2012) • England, W., and S. D. Roberts. 1978. Applications of Computer Simulation in Health Care. In Proceedings of the 1978 Winter Simulation Conference. • Jacobson, S. H., S. N. Hall, and J. R. Swisher. 2006. Discrete-Event Simulation of Health Care Systems. Chapter 8 in Patient Flow: Reducing Delay in Healthcare Delivery, edited by R.W. Hall, 211- 252. Springer International Series.

×