Propuesta de un modelo de optimización de la operación de servicios para clínicas ocupacionales basado en el Lean Healthcare, algoritmos y modelos de aprendizaje automático
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Date
2025
Authors
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Publisher
Universidad Católica San Pablo
Abstract
La investigación tiene un diseño no experimental de naturaleza transversal de alcance descriptivo; aplicando un método de investigación mixto, cualitativo por las guías de entrevistas semiestructuradas realizadas al personal operativo y administrativo de estas clínicas ocupacionales y cuantitativa por la recopilación de información estadística como el estudio de tiempos, las simulaciones en el software Arena y el procesamiento de las encuestas de satisfacción. El objetivo principal de la presente investigación es realizar una propuesta de modelo para la optimización de las operaciones de servicio en clínicas ocupacionales que están acreditadas por la Gerencia Regional de Salud (GERESA), basado en el Lean Healthcare, algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Se determino la situación actual del servicio brindado y las mudas en clínicas ocupacionales acreditadas en la ciudad de Arequipa, asimismo se utilizó de referencia las encuestas de satisfacción de una clínica ocupacional donde se obtuvo que el promedio consolidado de la satisfacción del cliente es de 15 (siendo este puntaje menor a lo establecido) del mismo modo la pregunta especifica del tiempo total de atención es la más baja con 70.36% (siendo este puntaje menor a lo establecido); a través de las entrevistas dirigidas al personal y pacientes de distintas clínicas se determinó que los principales problemas en la operación de servicio son el: Tiempo extenso de examen médico ocupacional, Reprocesos en las operaciones, Desorientación de los pacientes y la falta de enfoque en la gestión de experiencia al cliente. Asimismo, se realizó un estudio de tiempos donde se determinó que el 42.27% del tiempo total de examen médico ocupacional, los pacientes están en la espera para ser atendidos. El modelo propone la filosofía Lean Healthcare utilizando el reporte A3, el cual determino que para el problema de los largos tiempos de espera la solución más idónea era la capacitación estandarizar sus procesos a través de la implementación de procedimientos acompañado de su difusión a las partes interesadas. A través de los algoritmos, se propuso la utilización de algoritmos de asignación que junto al software Arena, se diseñó un flujo de atención adecuado para la optimización de tiempos. Y por último el aprendizaje automático que estará dirigido a la utilización del aprendizaje profundo para realizar el análisis de sentimientos de las encuestas de satisfacción. En conclusión, se determinó que el modelo de optimización propuesto permitiría a las clínicas solventar sus principales problemas hasta en un 91.13%, considerando una rubrica propuesta en función del diagnóstico desarrollado. Asimismo, el modelo es altamente viable ya que se logra cubrir el costo con un porcentaje inferior al 5% del total de beneficios posibles generados por la atención de pacientes que no se atendieron.