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Diseñan un patrón de gestión hospitalaria a partir del modelo de organización de las abejas

SINC · 09 febrero 2016

Investigadores de las universidades de Córdoba y Granada se han basado en la estructura social de una colmena para resolver problemas de gestión hospitalarios como la creación de equipos médicos.

Los complejos hospitalarios tienen algo de colmena. Por sus pasillos se entremezclan diferentes profesionales sanitarios con el objetivo de ofrecer una atención óptima a los pacientes. La organización de los recursos humanos en estos grandes centros de trabajo es complicada para las gerencias. Ahora, investigadores de las Universidades de Córdoba y Granada han utilizado una herramienta computacional basada en el comportamiento de las abejas para crear equipos de trabajo lo más eficiente posibles y dar respuesta a estos problemas complejos de gestión.

“Cuando estamos ante un problema cuya resolución no es posible con un método exacto, como puede ser organizar un equipo de trabajo, tenemos que recurrir a métodos aproximados”, explica Carlos García Martínez, del Departamento de Informática y Análisis Numérico. Para este fin, el grupo que dirige el profesor Sebastián Ventura y al que pertenece García Martínez emplea diferentes herramientas originales para la resolución de este tipo de problemas complejos, llamados técnicamente metaheurísticas, como algoritmos evolutivos, que simulan la evolución natural, o los que imitan el comportamiento de pájaros u hormigas.

Para conseguir que la organización de equipos médicos fuera lo más eficiente posible, emplearon un algoritmo bioinspirado en las colonias de abejas. “Generalmente, las abejas forman sociedades bastante bien organizadas, en las que cada integrante adquiere un papel específico. Hemos idealizado tres tipos: las abejas exploradoras, que buscan las fuentes de alimentación; las trabajadoras, que recolectan; y las supervisoras”, explica García Martínez.

Entre esos tres roles se establecen procesos de comunicación e intercambio de datos que pueden ser modelizados por los informáticos. “Cada flor que se encuentra cerca del panal, esto es, cada fuente de alimentación representa una solución candidata al problema: una forma de obtener recursos para la colonia. Igual ocurre en el ambiente sanitario, en el que se buscan soluciones a problemas concretos de pacientes que intentan ser resueltos por el colectivo médico”, establece el investigador.

Datos procedentes del se Milán

Partiendo del caso de un servicio de urgencias de Milán, Italia, los informáticos andaluces intentaron crear equipos de trabajo eficientes y con cualidades complementarias entre los médicos disponibles. La colonia de abejas virtual sirvió como herramienta para abordar este problema, el de la consecución de los mejores y más compensados equipos médicos.

De esta manera, cada exploradora y cada trabajadora virtuales generaban una solución al problema y, en conjunto, las supervisoras virtuales establecían cuáles de todas las soluciones ofertadas son las óptimas. El trabajo ha sido recientemente publicado en la revista Information Sciences. En concreto, los investigadores emplearon dos parámetros para establecer estos equipos médicos ultraeficientes. Las variables estudiadas fueron las de eficiencia a la hora de resolver el problema y de diversidad en los grupos.

El modelo, explica García Martínez, es una aproximación y en él se pueden introducir nuevas variables para perfeccionarlo. “No obstante, es difícil llevarlo a un hospital en concreto a corto plazo”, matiza. El director provincial TIC de Córdoba del Servicio Andaluz de Salud y coautor del trabajo, José Antonio Delgado Osuna, evalúa actualmente la posibilidad de trasladar esta metodología al despacho de una gerencia hospitalaria.

La técnica del algoritmo bioinspirado en el comportamiento social de las abejas es bastante reciente, recuerda el investigador de la UCO. Es la primera vez que el equipo lo traslada a la resolución de un problema palpable, como es la composición de equipos de trabajo en un ambiente laboral complejo como un hospital. Antes ya había sido testeado en problemas más teóricos.

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