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Optimización de una Red de Laboratorios en la Región Sanitaria I de la provincia de Buenos Aires

Escrito por gEISS el .

Los responsables de la RS l de la Provincia de Buenos Aires, los directores de laboratorios clínicos hospitalarios y los integrantes del D-TEC (UNS-ANPCyT) están trabajando en la elaboración de una red integrada de laboratorios. El objetivo principal es propiciar un funcionamiento más organizado, racional y efectivo de todos los recursos humanos, económicos y técnicos que actualmente se destinan a la elaboración, envío y procesamiento de las muestras.

Optimización de una Red de Laboratorios

En la RS l existen 31 hospitales públicos de los cuales 13 tienen laboratorios propios (de baja complejidad en su mayoría). Se trata de un área geográfica extensa con alta concentración de la población en el partido de Bahía Blanca. Actualmente, no existe coordinación ni planificación en red del funcionamiento de estos laboratorios.  Bajo este marco, se observa que:

  • Una importante cantidad de estudios es derivado hacia el Hospital Interzonal General de Agudos “Dr. José Penna” (HIGA Penna) y el resto se derivan al sector privado.
  • Existe un problema logístico en el mecanismo de traslado de las muestras y resultados, dado que esto queda supeditado al criterio de cada municipio encargado de la contratación de diferentes servicios de transportistas.
  • Incremento en la oferta por parte de la industria para vender equipos de laboratorios a los municipios.
  • Demoras para procesar y tener la información de los resultados en tiempo y forma (baja informatización en general), así como en el costo de transporte que impacta en el costo total de cada estudio.
  • Muchos laboratorios con capacidad para realizar estudios de baja complejidad que no los realizan en sus instalaciones, sino que los derivan o tercerizan. Debería existir un criterio para derivar muestras biológicas.
  • Faltan insumos para la realización de los análisis y demoras en la recepción de las compras por problemas administrativos.

El proyecto de una red optimizada de laboratorios en la RS I tiene por objetivo analizar el funcionamiento de una red de laboratorios de análisis clínicos en las fases pre y post-analíticas.

 

El abordaje consiste en realizar una simulación computacional, mediante un modelado matemático. A partir de los datos de producción, la simulación permite representar la demanda de prácticas bioquímicas y las derivaciones de muestras entre laboratorios. Estas se realizaron a lo largo de un año, entre mayo de 2014 y mayo de 2015. Se analizan tanto las derivaciones que se realizan entre laboratorios públicos como así también las que se realizan hacia fuera de la red, ese decir, a los laboratorios privados. Toda esta información combinada se representa con un modelo matemático que consiste en ecuaciones algebraicas.

Los resultados obtenidos permiten observar la forma de trabajo de los laboratorios, la producción propia, la demanda efectiva en cada localidad, el número de derivaciones hacia otros laboratorios y los costos. Entre estos últimos se encuentran los de producción, los de transporte de muestras biológicas y los correspondientes a las derivaciones a laboratorios privados. Por ejemplo, se analizó la forma en que cada laboratorio deriva sus muestras y también qué tipos de prácticas producen el mayor costo de derivación a los laboratorios que se encuentran fuera de la red pública. Se observó que, aproximadamente, el 10% de las prácticas derivadas, generaban el 50% del gasto en derivaciones. Este tipo de resultados permitirán tomar decisiones sobre la forma óptima de funcionamiento de la red. Algunos de las prácticas podrían ser derivadas hacia otros laboratorios, obteniendo un mejor desempeño global de trabajo en red.  Otra de las conclusiones fue la conveniencia de mejorar la entrega de los resultados mediante un sistema informático, en la fase post-analítica de los análisis, debido a las grandes distancias de la región y el importante flujo de muestras hacia uno de los laboratorios públicos.

Ventajas observadas en su implementación:

  • Conocer los valores de producción que permiten predecir el consumo de reactivos.
  • Oportunidades de mejora en los laboratorios regionales al identificar tipos de estudios que pueden realizarse en otro laboratorio.
  • Mayor conocimiento del laboratorio del HIGA Penna sobre su producción de análisis derivados desde la región.
  • Los resultados de la simulación permitieron a los integrantes del laboratorio del HIGA Penna determinar la importancia de incorporar tecnología para entregar resultados.
  • El laboratorio del HIGA Penna no solamente estaría beneficiando a los laboratorios regionales, sino que también se beneficiaría al mejorar la entrega de resultados dentro del propio hospital.
  • La optimización permite determinar dónde es más conveniente realizar cada tipo de estudio, ya sea en el sector público o privado.

El software desarrollado puede ejecutarse una vez por año para determinar el funcionamiento óptimo de la red. Esto requiere que se actualicen los costos de los estudios y luego se ejecute la optimización. Algunas de sus características son:

  • El modelo matemático desarrollado puede seguir utilizándose para analizar los resultados de los próximos años.
  • Debido a la variabilidad de los costos de realizar los estudios, estos valores pueden actualizarse antes de realizar una nueva simulación.
  • La información recabada se cargó en una base de datos para su uso futuro.
  • Se está desarrollando otro software basado en herramientas no comerciales para permitir su uso sin costo alguno de licencias. El mismo consiste en la articulación de una base de datos MySQL, un modelador/optimizador matemático de uso no comercial  y una interfaz de usuario programada en JAVA.
  • La experiencia puede replicarse para analizar los resultados de la RSI en años futuros.
  • El modelo matemático en sí permite que sea utilizado en otras Regiones Sanitarias. Es importante destacar que la existencia en bases de datos de los valores de producción, costos y cantidad de derivaciones de otras regiones facilitarían la replicabilidad.

 

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