Planificación óptima de recursos hospitalarios mediante pronósticos de demanda en el sistema sanitario español

Resumen

Este artículo presenta un modelo integrado para la optimización presupuestaria en sistemas de salud, que combina técnicas de pronóstico de demanda hospitalaria con programación lineal para la asignación eficiente de recursos. La pandemia de COVID-19 evidenció limitaciones en la capacidad de los sistemas sanitarios para responder a incrementos abruptos en las hospitalizaciones, resaltando la necesidad de herramientas cuantitativas que apoyen la planificación anticipada. La metodología propuesta se basa en dos componentes complementarios. Por un lado, se emplean modelos de series temporales para proyectar la evolución de las hospitalizaciones a corto plazo, identificando tendencias y patrones estacionales. Por otro, estas proyecciones se integran en un modelo de optimización lineal que determina el número óptimo de camas hospitalarias a financiar, considerando restricciones presupuestarias, costos unitarios, proporciones mínimas entre camas generales y de cuidados intensivos, así como requerimientos operativos básicos. El enfoque se valida mediante un caso de estudio con datos reales de hospitalizaciones por COVID-19 en España, obtenidos de fuentes oficiales abiertas. Los resultados muestran que la demanda proyectada se mantiene en niveles moderados y relativamente estables, lo que permite identificar configuraciones de asignación de camas económicamente viables y operativamente eficientes. En conjunto, la integración de modelos predictivos y herramientas de optimización se consolida como una estrategia robusta para fortalecer la planificación hospitalaria en contextos de incertidumbre. El modelo propuesto facilita la toma de decisiones informadas, transparentes y justificables, contribuyendo a una gestión más eficiente del presupuesto y de la capacidad hospitalaria en sistemas de salud contemporáneos.