Los algoritmos evolutivos, como los algoritmos genéticos, se han utilizado en varios problemas de optimización. En este artículo, proponemos aplicar este algoritmo para obtener el diseño/rediseño de la distribución con el fin de mejorar el flujo de pacientes en una clínica ambulatoria. Los diseños de distribución se planifican considerando los requisitos a largo plazo, mientras que la distribución se modifica según las demandas a corto plazo. Con el tiempo, la distribución a menudo no permanece eficiente. Por lo tanto, existe la necesidad de un modelo que ayude en la toma de decisiones sobre rediseños de distribución, y también debe optimizar el flujo de trabajo incorporando las restricciones de flujo. En este estudio, proponemos minimizar los tiempos de espera obteniendo diseños de distribución óptimos y subóptimos. Se implementa un algoritmo genético para rediseñar las distribuciones basándose en la dinámica cambiante de la demanda de pacientes, los caminos clínicos y los servicios ofrecidos. El flujo de trabajo se simula con la distribución actual y las distribuciones optimizadas, y se comparan los resultados en términos de tiempo de espera y tiempo de ciclo. El estudio muestra que cuando el diseño o rediseño de la distribución incorpora el flujo de trabajo y los caminos junto con las restricciones asociadas, mejora el tiempo de espera y el tiempo de ciclo de los pacientes en la clínica ambulatoria. La distancia entre los departamentos/ubicaciones se traduce en tiempo de viaje y se minimiza el tiempo/distancia de viaje general reorganizando las asignaciones de departamentos a la ubicación a través de algoritmos genéticos.