El aumento significativo en la atención médica domiciliaria (HHC) impulsado por los avances tecnológicos, una población envejecida y brotes de enfermedades más frecuentes-especialmente evidente durante la pandemia de COVID-19-ha creado una necesidad urgente de mejorar la gestión de residuos médicos. Este documento presenta el desarrollo de un sistema de soporte de decisiones con una interfaz web diseñada para la recolección eficiente de residuos médicos en el sector HHC. El sistema utiliza Flask para las operaciones de backend, con HTML y CSS para la interfaz de usuario, y gestiona los datos utilizando archivos JSON. Su diseño flexible admite ajustes en tiempo real para varios tipos de vehículos y ubicaciones de producción de residuos cambiantes. Incorpora enrutamiento dinámico mediante el uso de dos sofisticados algoritmos metaheurísticos: el Algoritmo Evolutivo de Pareto de Fuerza (SPEA-2) y el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada (NSGA-II). Esta configuración admite diferentes tamaños de conjuntos de datos y flotas de vehículos, incluidos vehículos de motor de combustión interna (ICE) y vehículos eléctricos (EV). La automatización reduce las incertidumbres en la recolección de residuos al minimizar la intervención humana. El sistema está diseñado para ser fácilmente adaptable a otros sectores con modificaciones menores y puede ampliarse para probar varios escenarios con nuevos parámetros seleccionables.