Modelo de optimización para la adquisición de accesorios de equipos médicos en entorno hospitalario

Abstract

Este proyecto de título propone el desarrollo e implementación de un modelo de optimización lineal entera para la planificación de la adquisición de accesorios de equipos médicos en un entorno hospitalario. El objetivo principal es maximizar la disponibilidad clínica de estos accesorios, respetando simultáneamente restricciones operativas de presupuesto, capacidad de almacenamiento y niveles de servicio mínimos de cobertura clínica. El modelo incorpora dos innovaciones metodológicas principales. La primera es un procedimiento estructurado para cuantificar el índice de importancia clínica de cada accesorio, que combina el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) con un scoring experto multicriterio, donde los puntajes iniciales de los criterios cualitativos fueron estimados con apoyo de un Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM) y posteriormente validados por un experto clínico del hospital. La segunda es la estimación estocástica de la demanda mínima requerida de cada accesorio: los tiempos entre eventos de mantención se modelaron mediante procesos de Poisson y distribuciones Weibull, seleccionadas objetivamente mediante el Criterio de Información de Akaike (AIC), empleando simulación Monte Carlo para los procesos de renovación asociados al ajuste Weibull. La formulación matemática combina la maximización del valor clínico ponderado de cada accesorio con la minimización del impacto financiero y logístico, mediante una penalización normalizada por costo y una penalización reforzada por tramos para tiempos de entrega que exceden un umbral operativo. El margen de compra permitido por sobre la demanda mínima se ajusta además dinámicamente según la criticidad clínica de cada accesorio. La implementación computacional se desarrolló en Python, empleando la biblioteca PuLP con el solver CBC como motor de optimización, e incluye una aplicación web interactiva (Streamlit) que permite a los administradores del hospital configurar parámetros, ejecutar la optimización y visualizar resultados. El sistema fue validado mediante un caso piloto de 72 variantes comerciales con información completa de proveedores (163 relaciones accesorio-proveedor), obteniendo una solución óptima en menos de un segundo que prioriza los accesorios de mayor criticidad clínica bajo un escenario de presupuesto restrictivo. Su arquitectura está preparada para escalar hacia la totalidad del catálogo del hospital, a medida que se complete la vinculación comercial de los ítems restantes.