Browsing by Author "De Geyter Messina, Matías"

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    Achieving a proactive policy for patient flow management in a complex hospital network through reinforcement learning
    (2024) De Geyter Messina, Matías; Vera Andreo, Jorge; Larraín Izquierdo, Homero; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La toma de decisiones en el cuidado de la salud es un problema complejo debido a la incertidumbre y la realidad dinámica. Un tema muy importante está relacionado con las decisiones sobre admisiones de pacientes. En una red de atención médica compuesta por varios hospitales, debería ser conveniente considerar la capacidad combinada de todo el sistema. Por lo tanto, además de las admisiones a un hospital, también es posible transferir pacientes a otros. Estas decisiones dependen no solo de la condición médica del paciente, sino también de la capacidad actual de las diferentes áreas de los hospitales. En este trabajo, hemos formulado el problema como un Proceso de Decisión de Markov, y lo abordamos utilizando un enfoque de Aprendizaje por Refuerzo donde se estima el costo futuro esperado utilizando un modelo XGBoost, combinado con simulación, basado en la metodología de Q-learning. Basándonos en la política obtenida a traves del aprendizaje por refuerzo y en nociones de la literatura, se proponen pautas generales de gestión hospitalaria, que resultan en una política simplificada y fácil de implementar con resultados prometedores, incluída una reducción en el tiempo de servicio promedio en un 13.38% y una reducción del tamaño de la lista de espera del 65.86%. En comparación con el escenario base, hay una reducción en los costos totales del 71.44%, donde los costos sociales (debidos a los tiempos de espera y los costos de oportunidad de las camas para pacientes) se reducen en un 87.30%.