Los sistemas de salud están cada vez más presionados por recursos limitados en quirófanos y una demanda creciente, una situación intensificada por la pandemia de COVID-19. Estas presiones han resultado en departamentos quirúrgicos abarrotados, tiempos de espera prolongados para procedimientos electivos, peores resultados de salud para los pacientes y un aumento en los costos de gasto hospitalario. Para abordar estos desafíos, este estudio propone un modelo de optimización matemática multiobjetivo como el núcleo analítico de un enfoque de apoyo a la decisión para la asignación de recursos. El modelo considera múltiples recursos restringidos, incluidos el tiempo, las unidades de cuidados intensivos, las unidades de cuidados intermedios y el personal de enfermería, y tiene como objetivo minimizar tanto los tiempos de espera de los pacientes electivos como los costos totales incurridos durante un horizonte de planificación de una semana. Desarrollado utilizando datos reales de un hospital de gran tamaño en Tailandia, el modelo fue implementado en LINGO versión 16.0, y se realizó un análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de las prioridades del departamento quirúrgico y las asignaciones de horas extras. En comparación con las prácticas actuales, el horario optimizado redujo los tiempos de espera promedio en aproximadamente un 7% y los costos totales en un 5%, al tiempo que equilibraba la utilización de recursos. Este estudio proporciona una herramienta basada en datos para apoyar la planificación de recursos hospitalarios, mejorar la eficiencia y responder de manera efectiva a futuras crisis en el sistema de salud.