Muestra estudio que simulación clínica aceleró tratamientos contra el cáncer

TRENTON, Nueva Jersey, EU, 28 de junio de 2026.- Un estudio de la Universidad de Rutgers en Nueva Jersey reveló que recrear digitalmente el funcionamiento de una clínica puede transformar la eficiencia en la atención médica compleja.

a investigación, publicada en Annals of Operations Research, detalla cómo un modelo computacional permitió identificar cuellos de botella en la clínica de cáncer de sangre del Rutgers Cancer Institute.

El equipo construyó un gemelo digital basado en observaciones directas y en registros electrónicos con marcas de tiempo. La simulación mostró que los retrasos no se debían a falta de personal, sino a procesos internos: análisis de sangre enviados a un laboratorio externo que tardaban 90 minutos y una única fila que mezclaba pacientes con necesidades muy distintas.

Tras probar múltiples escenarios en el entorno virtual, los investigadores concluyeron que instalar un laboratorio en el propio centro y reorganizar el calendario de citas reduciría entre 75 y 90 minutos la duración promedio de cada visita, incluso con un aumento del 20 por ciento en el volumen de pacientes.

La clínica adoptó estas medidas, creó una vía rápida para atención de apoyo y logró disminuir el tiempo de procesamiento de muestras de 90 a menos de 30 minutos, además de casi duplicar la capacidad diaria de infusiones.

Andrew Evens, subdirector de servicios clínicos del instituto, destacó que el enfoque podría aplicarse a otras clínicas oncológicas, aunque cada centro debe realizar su propio análisis.

“El cáncer es difícil emocional y físicamente, y queríamos que los pacientes pasaran por su visita de manera eficiente y centrada en ellos”, afirmó.

El proyecto fue desarrollado junto con la Rutgers Business School, cuyo equipo, liderado por Xin Ding, integró estudiantes de posgrado para mapear el flujo real de pacientes y validar estadísticamente el modelo. La experiencia ha sido tan efectiva que el nuevo Jack & Sheryl Morris Cancer Center ya evalúa nuevas simulaciones para resolver desafíos de flujo en su edificio de 12 plantas.