¿Cuánto afectan los errores de predicción de estancias UCI a la planificación quirúrgica? Un estudio con simulación y datos hospitalarios reales

D. García de Vicuña Bilbao

La gestión de camas en Unidades de Cuidados Intensivos es un reto clave en contextos de alta ocupación debido a la incertidumbre en la duración de las estancias y la llegada de urgencias. En este trabajo se analiza el impacto de la información anticipativa en la planificación de cirugías programadas mediante un modelo de simulación basado en datos reales. Se compara un escenario ideal con información perfecta con distintos enfoques predictivos, incluyendo modelos paramétricos, regresión y aprendizaje automático. Los resultados muestran que la anticipación reduce las cancelaciones tardías y mejora el acceso de pacientes urgentes, especialmente en sistemas congestionados. Sin embargo, la precisión predictiva estándar no siempre implica mejores resultados operativos: las representaciones basadas en la media, aunque menos precisas, logran mejor desempeño al inducir decisiones más conservadoras. Estos resultados evidencian la necesidad de alinear modelos predictivos y decisiones operativas.

Keywords: Intensive Care Unit management, Predictive modeling, Simulation-based decision making

GT SDDS 1: Planificación de recursos sanitarios
September 4, 2026  9:00 AM
Aula 26

I. Giménez Palacios, R. Álvarez-Valdés Olaguíbel, F. Parreño Torres

B. Álvarez Tena, P. Cappanera, M. Nonato

P. M. Mateo Collazos, B. Álvarez Tena, M. Cildoz, F. Mallor Giménez

G. Barreda, M. Reula, F. Parreño Torres