The aim of this thesis is to show how the quality management of the health services could be supported by the processes optimation, in the context of the national health system, using the evolutionary computation search optimation technique named Genetic Algorithm (GA), in the process of programming the nursing staff of the consultation service of the “Hospital General Dr. Miguel Silva” (HGMS) from Morelia, Michoacán being elected because of the importance of this health center and the accessibility to the information. A formulation and formalization of the process was made. As well as, a computational system based on GA was programmed to find the optimal way “to solve” the process of programming the nursing staff, taking into account the best technical and professional attributes of the individuals with the lower costs. The main advantage of GA, in relation with other optimation techniques, was its possibility of getting different solutions for supporting decision making processes, as well as its versatility for being applicated in other processes optimation in the context of the health services, i.e. appointment, clinical trials and surgery programming, and so on.
El objetivo de esta tesis es mostrar de qué manera puede ser apoyada la gestión de la calidad de los servicios de salud mediante la optimización de sus procesos, en el marco del sistema nacional de salud, para lo cual se usa la técnica de búsqueda y optimización de computación evolutiva denominada Algoritmo Genético (AG), en el proceso de programación del personal de enfermería, del servicio de consulta externa del Hospital General “Dr. Miguel Silva” (HGMS) de Morelia, Michoacán, eligiéndolo por la importancia de este centro de salud y la accesibilidad a la información. Se formuló y formalizó el modelo de éste proceso. Asimismo, se programó un sistema de cómputo basado en AG para encontrar la manera óptima de “resolver” el proceso de programación del personal de enfermería, seleccionando los mejores atributos profesionales y técnicos, con los menores costos. La principal ventaja de utilizar el AG, en relación a otros métodos de optimización, fue que proporcionó varias soluciones factibles para apoyar la toma de decisiones, así como su versatilidad para ser aplicado en la optimización de otros procesos en el entorno de los servicios de salud, como son: la programación de citas, estudios de laboratorio y gabinete y cirugías, entre otros.
