[ca] Actualment, molts dels sistemes de salut són entorns grans, complexos i molt dinàmics, en particular els serveis d'urgències hospitalaris (EDs per les sigles en anglès). Aquests obren i funcionen les 24 hores al dia durant tot l'any, amb recursos limitats. Els EDs solen estar a l'entrada principal de l'hospital i un component clau de tot el sistema de salut. La missió original dels EDs és atendre situacions d'emergència únicament. No obstant això, els usuaris d' EDs inclouen una àmplia gamma de malalties i lesions des de casos de veritable emergència, fins als no urgents. Com a resultat d'això, els EDs estan saturats. Per tant, és necessari l'ús ampli de simulacions de EDs a ordinador per avaluar les seves respostes a la demanda de serveis. L'elecció dels paràmetres de simulació òptims pot millorar el seu funcionament, però l'elecció d'una bona configuració segueix sent un gran desafiament. Aquesta millora es pot aconseguir mitjançant la modelització dels EDs basat en agents i la simulació. L'optimització a través de la simulació és un camp emergent que integra tècniques d'optimització en l'anàlisi de simulacions. En aquesta investigació es proposa una metodologia d'optimització de dues fases per a l'optimització d'EDs a través de la simulació. La primera fase és un enfocament de gra gruixut que consisteix en una etapa d'exploració global sobre tot l'espai de cerca. Aquesta fase identifica regions prometedores per a l'optimització basat en una estructura de veïnatge del problema. Aquesta fase fa servir ja sigui un enfocament pipeline d'un servei d'urgències o l'heurística de Monte Carlo més el mètode de K-means, o ambdós. Aquesta primera fase retorna una col•lecció de regions prometedores. La segona fase és un enfocament de gra fi, que consisteix en la recerca de la millor solució, ja sigui l'òptima o una sub-òptima mitjançant la realització d'una "recerca exhaustiva reduïda" en tals regions prometedores. En aquest treball s'optimitza la configuració del personal sanitari d'un ED existent. La configuració del seu personal inclou: metges, infermeres de triatge i d'urgències, personal d'admissió, i tècnics de raigs X, la quantitat i el tipus d'ells. La configuració del personal dels EDs és un problema combinatori, que pot consumir molt de temps a resoldre. Específicament tres índex diferents: temps d'estada del pacient al servei d'urgències, el nombre de pacients atesos per dia i un índex compost, el producte del cost del personal sanitari configuració pel temps d'estada del pacient. HPC s'utilitza per executar els experiments i s'han obtingut resultats encoratjadors. No obstant això, fins i tot amb una versió simplificada d'un ED utilitzada en aquest treball, l'espai de cerca és molt gran, per tant, quan augmenta la mida del problema, es requeriran més recursos de còmput per tal d'obtenir resultats en un temps raonable.

[es] Actualmente, muchos de los sistemas de salud son entornos grandes, complejos y dinámicos, en particular los servicios de urgencias hospitalarios (EDs por sus siglas en inglés). Éstos abren y funcionan las 24 horas al día durante todo el año, con recursos limitados. Los EDs suelen ser la entrada principal al hospital y componente clave de todo el sistema sanitario. La misión original de los EDs es atender situaciones de emergencia. Sin embargo, los usuarios de EDs incluyen una amplia gama de enfermedades y lesiones desde casos urgentes, hasta no urgentes. Como resultado de esto, los EDs están saturados. Por lo tanto, es necesario el uso amplio de simulaciones computacionale de EDs para evaluar sus respuestas a la demanda de servicios. La elección de los parámetros de simulación óptimos puede mejorar su funcionamiento, pero la elección de una buena configuración es un gran desafío. Esta mejora se puede lograr mediante la modelización de los EDs basado en agentes y su simulación. La optimización mediante la simulación es un campo emergente que integra técnicas de optimización en el análisis de simulaciones. En esta investigación se propone una metodología de optimización de dos fases para la optimización de EDs a través de la simulación. La primera fase es un enfoque de grano grueso que consiste en una etapa de exploración global sobre todo el espacio de búsqueda. Esta fase identifica regiones prometedoras para la optimización basado en una estructura de vecindad del problema. Esta fase utiliza ya sea un enfoque pipeline de EDs o la heurística de Monte Carlo más el método de K-means, o ambos. Esta primera fase devuelve una colección de regiones prometedoras. La segunda fase es un enfoque de grano fino, que consiste en la búsqueda de la mejor solución, ya sea la óptima o una sub-óptima mediante una "búsqueda exhaustiva reducida" en tales regiones prometedoras. Este trabajo optimiza la configuración del personal sanitario de un ED existente. La configuración de su personal incluye: médicos, enfermeras de triaje y de urgencias, personal de admisión y técnicos de rayos X, cantidad y tipo de ellos. Dicha configuración es un problema combinatorio y multidimensional, que puede consumir mucho tiempo en resolverse. Específicamente tres índices diferentes se verificaron: minimizar tiempo de estancia del paciente; maximizar número de pacientes atendidos diariamente y minimizar el producto del costo de la configuración por el tiempo de estancia del paciente. HPC se utiliza para ejecutar los experimentos y se han obtenido resultados alentadores. Sin embargo, incluso con una versión simplificada de un ED utilizada en este trabajo, el espacio de búsqueda es muy grande, por lo tanto, cuando aumenta el tamaño del problema, se requerirán más recursos de cómputo para obtener resultados en un tiempo razonable.