Comparación de métodos de optimización para la generación de horarios para personal de enfermería
La organización de personal de enfermería es un problema de optimización que se ha estudiado ampliamente en las últimas 4 décadas desde la computación en diversas formas. Una de las formas de trabajo que se ha presentado es la utilización de inteligencia artificial para la búsqueda de soluciones ópt...
- Autores:
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- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad del Rosario
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Ciencias médicas, Medicina
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La organización de personal de enfermería es un problema de optimización que se ha estudiado ampliamente en las últimas 4 décadas desde la computación en diversas formas. Una de las formas de trabajo que se ha presentado es la utilización de inteligencia artificial para la búsqueda de soluciones óptimas a partir de la definición de restricciones, periodos de tiempo a organizar y cantidad de personal disponible para cubrir las necesidades de los distintos planteles sobre los que se puede aplicar este tipo de actividades. Para el desarrollo de este documento se realizó una búsqueda de los métodos de IA en los que el campo de la salud se ha apoyado ampliamente para solucionar distintas problemáticas que implican la optimización de recursos para garantizar el mejor funcionamiento que sea posible, métodos entre los cuales se encuentran los Algoritmos Genéticos, el Recocido Simulado y algunas variantes de inteligencias de enjambre como la Búsqueda por Cardumen de Peces, métodos con los que se desarrollaron algoritmos para dar solución a un problema de optimización de personal de enfermería y posteriormente se compararon sus eficiencias en función del tiempo que requiere a cada uno de los modelos para llegar a soluciones que sean aplicables en un ámbito de trabajo real. |
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F. S. Palma, S. V. Süazo y O. S. Alvarado, «EL TRABAJO DEL PROFESIONALDE ENFERMERÍA: REVISIÓN DE LA LITERATURA,»Ciencia y enfermería, n.o2,2015.doi:http://dx.doi.org/10.4067/S0717-95532015000200002. O. del Carmen De Arco-Canoles y Z. K. Suarez-Calle, «Rol de los profesionales deenfermería en el sistema de salud colombiano,»Universidad y salud, n.o2, 2018.doi:https://doi.org/10.22267/rus.182002.121. A. Wren, «Scheduling, Timetabling and Rostering - A Special Relationship?»Interna-tional Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling, págs. 46-75,1996.doi:https://doi.org/10.1007/3-540-61794-9_51. D. M. Warner, «Scheduling Nursing Personnel According to Nursing Preference: AMathematical Programming Approach,»Operations Research, n.o5, págs. 842-856,1976.doi:http://dx.doi.org/10.1287/opre.24.5.842. F. Seguel y S. 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Jia, «A time simulated annealing-back propagationalgorithm and its application in disease prediction,»Modern Physics Letters B, n.o25,2018.doi:10.1142/s0217984918503037. S. N. Kumar, A. L. Fred y P. S. Varghese, «Compression of CT Images using ContextualVector Quantization with Simulated Annealing for Telemedicine Application,»Journalof Medical Systems, n.o48, 2018.doi:https://doi.org/10.1007/s10916-018-1090-7. J. Kennedy y R. Eberhart, «Particle swarm optimization,»Proceedings of ICNN’95-international conference on neural networks, págs. 1942-1948, 1995.doi:10.1109/mhs.1995.494215 G. M.Jaradat, A. Al-Badareen, M. Ayob, M. Al-Smadi, I. Al-Marashdeh, M. Ash-Shuqran y E. Al-Odat, «Hybrid Elitist-Ant System for Nurse-Rostering Problem,»Jour-nal of King Saud University – Computer and Information Sciences, n.o3, págs. 378-384,2019.doi:https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.02.009. L. Altamirano, M. Riff y L. 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Díaz, «Diseño de heurísticas y fundamentos del recocido simulado,»Handbook of Natural Computing, n.o19, págs. 93-101, 2003 K. A. Dowsland y J. M. Thompson, «Simulated Annealing,»Handbook of NaturalComputing, págs. 1623-1655, 2012.doi:https://doi.org/10.1007/978-3-540-92910-9_49. W. Odziemczyk, «Application of simulated annealing algorithm for 3D coordinate trans-formation problem solution,»Open Geosciences, vol. 12, págs. 491-502, jul. de 2020.doi:10.1515/geo-2020-0038. H. E. Romeijn y R. L. Smith, «Simulated Annealing and Adaptive Search in Glo-bal Optimization,»Probability in the Engineering and Informational Sciences, n.o4,págs. 571-590, 1994.doi:https://doi.org/10.1017/S0269964800003624 R. C. Eberhart e Y. Shi, «Particle Swarm Optimization: Developments, Applications andResources,»2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546),2001.doi:10.1109/cec.2001.934374. I. Atsuko y N. 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Para el desarrollo de este documento se realizó una búsqueda de los métodos de IA en los que el campo de la salud se ha apoyado ampliamente para solucionar distintas problemáticas que implican la optimización de recursos para garantizar el mejor funcionamiento que sea posible, métodos entre los cuales se encuentran los Algoritmos Genéticos, el Recocido Simulado y algunas variantes de inteligencias de enjambre como la Búsqueda por Cardumen de Peces, métodos con los que se desarrollaron algoritmos para dar solución a un problema de optimización de personal de enfermería y posteriormente se compararon sus eficiencias en función del tiempo que requiere a cada uno de los modelos para llegar a soluciones que sean aplicables en un ámbito de trabajo real.The organization of nursing staff is an optimization problem that has been studied extensively in the last 4 decades since computing in various ways. One of the forms of work that has been presented is the use of artificial intelligence to find optimal solutions from the definition of restrictions, periods of time to organize and the amount of personnel available to cover the needs of the different schools on the that you can apply these types of activities. For the development of this document, a search was carried out for AI methods in which the health field has relied widely to solve different problems that involve optimizing resources to guarantee the best possible operation, methods among which are the Genetic Algorithms, the Simulated Annealing, and some variants of swarm intelligence such as the Search by School of Fish, methods with which algorithms were developed to solve a problem of optimization of nursing personnel and their efficiencies were subsequently compared in depending on the time required for each of the models to arrive at solutions that are applicable in a real work environment.42 pp.application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_31620 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31620spaUniversidad del RosarioEscuela de Medicina y Ciencias de la SaludIngeniería BiomédicaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 ColombiaAbierto (Texto Completo)EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2F. S. Palma, S. V. Süazo y O. S. Alvarado, «EL TRABAJO DEL PROFESIONALDE ENFERMERÍA: REVISIÓN DE LA LITERATURA,»Ciencia y enfermería, n.o2,2015.doi:http://dx.doi.org/10.4067/S0717-95532015000200002.O. del Carmen De Arco-Canoles y Z. K. Suarez-Calle, «Rol de los profesionales deenfermería en el sistema de salud colombiano,»Universidad y salud, n.o2, 2018.doi:https://doi.org/10.22267/rus.182002.121.A. Wren, «Scheduling, Timetabling and Rostering - A Special Relationship?»Interna-tional Conference on the Practice and Theory of Automated Timetabling, págs. 46-75,1996.doi:https://doi.org/10.1007/3-540-61794-9_51.D. M. Warner, «Scheduling Nursing Personnel According to Nursing Preference: AMathematical Programming Approach,»Operations Research, n.o5, págs. 842-856,1976.doi:http://dx.doi.org/10.1287/opre.24.5.842.F. Seguel y S. 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