Al inicio de la pandemia de COVID-19, debido al creciente número de enfermos, el Hospital Universitario Karolinska, en Suecia, sumó a la unidad de cuidados intensivos (UCI) a miembros de otras unidades de atención médica. Ello planteó un desafío mayúsculo: diseñar los horarios del personal para garantizar que éste operara de manera segura y eficaz. Además, debían cumplir con los lineamientos del Acuerdo de Crisis, que cambiaba la regulación de las horas de trabajo y los salarios. Para lograrlo, recurrieron a los servicios del equipo de soluciones de tripulación de la firma aeroespacial Boeing. Los especialistas del equipo, basado en Gotemburgo, utilizaron la inteligencia artificial y el machine learning para resolver el problema.

A través de la solución Jeppesen Crew Rostering, que utiliza FICO Xpress Optimization, Boeing programó los horarios de más de 300 enfermeros y trabajadores de salud durante el periodo pico, lo cual generó turnos más viables para el personal y una mejor cobertura para el hospital. Por sus logros, el equipo ganó el premio FICO Decisions Award 2021 en la categoría de IA, Aprendizaje Automático y Optimización.

Un desafío con costo humano

«El desafío más grade era, sin duda, el tiempo —dijo Daniel Roth, asesor ejecutivo de negocios en Boeing—. Teníamos sólo una semana para crear el primer programa de horarios, que debía incluir quién podía trabajar y cuándo, las competencias individuales de cada enfermero, las solicitudes especiales con respecto a sus horarios, y otros factores. Esos datos no estaban disponibles de forma estructurada, sino más bien en la cabeza de los programadores de horarios y de los administradores».

Tras considerar las reglas laborales del Acuerdo de Crisis, era evidente que los límites establecidos excedían aquellos en los que un ser humano puede trabajar durante un período prolongado. Por lo tanto, era fundamental definir cargas de trabajo y turnos razonables. Al final, se terminó por establecer dos tipos de turnos superpuestos de 12.5 horas, es decir, 56 horas por semana. Se determinaron 7 perfiles de competencia diferentes, con requisitos mínimos por turno y el objetivo de maximizar la cobertura.

«Los problemas de optimización que surgieron pertenecen a la clase NP-Hard en la teoría de la complejidad, lo cual significa que no se puede esperar a resolver instancias más grandes con precisión en un tiempo razonable —dijo Tomas Gustafsson, gerente de cartera en Boeing—. Jeppesen combina heurística y métodos exactos para alcanzar esos tiempos de ejecución prácticos, en los cuales, los programas de subproblemas lineales y enteros se resuelven utilizando FICO Xpress”.

Una vez que se produjo una primera solución, el equipo conjunto de soluciones Karolinska-Boeing perfeccionó el programa en unos cuantos días. Esto incluyó determinar cuáles patrones de trabajo eran posibles, modificar ligeramente el problema, volver a ejecutar y crear una nueva solución. «Nada de esto hubiera sido posible sin la velocidad, flexibilidad y solidez del algoritmo de optimización subyacente», agregó Gustafsson.

Rápida respuesta de Boeing

La situación en la UCI de Karolinska era abrumadora y sin precedentes. El personal trabajaba en niveles extremos, exponiéndose y arriesgando su salud y su vida, pero manejando con prontitud la afluencia de pacientes. «La expansión de la UCI y la rápida implementación del sistema de programación de horarios permitió realizar un trabajo más eficiente y seguro y redujo parte de la carga que el hospital enfrentó durante el pico de la pandemia —dijo Roth—. Es difícil cuantificar los beneficios y resultados de un esfuerzo como este, pero creemos que, a nuestra manera, hemos contribuido a combatir la pandemia y a brindar apoyo a quienes están al frente de la batalla».

«Este fue un uso excelente de la optimización para resolver uno de los problemas más urgentes que el mundo enfrentó el año pasado —dijo Nikhil Behl, CMO en FICO—. Cualquier persona que busque ejemplos de los beneficios positivos de utilizar la optimización debe ver lo que hicieron Boeing y Karolinska en cuestión de días para ayudar a los profesionales de la salud a manejar la crisis del coronavirus».

«Lo que más impresionó al jurado fue la velocidad con la que el equipo de Boeing entendió el problema, lo abordó e implementó una solución. Estos científicos de datos hicieron un excelente trabajo y estuvieron a la altura de las circunstancias», dijo Lisa Morgan, escritora colaboradora en Information Week y miembro del jurado de los premios.