Consideramos el problema de la programación equilibrada a nivel de sistema en un entorno hospitalario pediátrico. Un hospital clínico tiene una cola para pacientes que necesitan atención. Después de ser atendidos en la clínica, muchos requieren cirugía de seguimiento, para la cual también esperan en una cola. El factor limitante es la disponibilidad de médicos tanto para visitas en la clínica como para casos quirúrgicos. Aunque se ha realizado mucho trabajo existente para optimizar las citas en la clínica, así como para optimizar las citas quirúrgicas, este enfoque novedoso modela todo el recorrido del paciente a nivel del sistema, a través de la clínica y la cirugía, para optimizar la experiencia total del paciente. Se construyó un modelo de simulación de eventos discretos del sistema basado en datos históricos de encuentros con pacientes y se validó. Luego, se optimizó el modelo del sistema para determinar la mejor asignación de recursos médicos en todo el sistema para minimizar el tiempo total de espera del paciente utilizando el aprendizaje automático. Los resultados se compararon con el punto de referencia.