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Utilizan modelo matemático para mejorar el sistema de ambulancias

Tiempo de lectura: 20 minutos
Alejandra Parra
Periodista y Comunicadora Social egresada de la Universidad Austral de Chile el 2013.Diplomada de Marketing Digital de la Pontificia Universidad Católica el 2020. Con 10 años de experiencia en el área comunicacional, enfocada en el plan estratégico.

Un equipo de investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), liderado por los profesores Vladimir Marianov de la UC y Cristián Cortés de la Universidad de Chile, buscan mejorar la gestión de ambulancias con el objetivo de incrementar el porcentaje de llamadas atendidas dentro del plazo comprometido.

Comunicaciones PUC.- La importancia de la respuesta rápida de las ambulancias en situaciones de emergencia es, en muchos casos, la diferencia entre la vida y la muerte para miles de personas. Su eficiencia es esencial para garantizar que quienes requieran de atención médica urgente, la reciban a tiempo.

De ahí que un equipo de investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), liderado por los profesores Vladimir Marianov, de la Facultad de Ingeniería UC, y Cristián Cortés, de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Chile, desarrollaron un estudio estadístico y geográfico destinado a mejorar la gestión de las ambulancias de la Asociación Chilena de Seguridad (ACHS), una entidad que atiende alrededor de 15,000 eventos de rescate al año en la Región Metropolitana.

“En otras palabras, nuestro objetivo principal es incrementar el porcentaje de llamadas atendidas dentro del plazo comprometido”, explica Vladimir Marianov.

Para lograrlo, como explica el académico, “implica realizar un exhaustivo análisis de las llamadas de emergencia, es decir, las solicitudes que llegan de manera imprevista. Esto implica examinar todas las llamadas que se reciben en la Región Metropolitana, identificando su ubicación, horarios de mayor concentración, variaciones en la demanda a lo largo del día y estudiar la tendencia a lo largo del tiempo, incluyendo datos de años anteriores y la situación actual”.

Ubicación geográfica

Además de determinar la ubicación óptima para posicionar las ambulancias, se exploraron diversas políticas de respuesta. Esto incluye considerar la proximidad geográfica de la ambulancia y distribución, basadas en la división de la ciudad en zonas o distritos con asignaciones específicas de ambulancias. Para llevar a cabo este proceso, se han creado modelos y se han realizado simulaciones de varios escenarios para evaluar su eficacia.

El enfoque no se limita únicamente a dónde ubicar las ambulancias, sino que también se centra en evaluar diferentes estrategias de respuesta. Por ejemplo, se considera si es mejor enviar la ambulancia más cercana o si es preferible enviar una ambulancia que, aunque no sea la más cercana, evitará dejar un área descubierta, ya que otras ambulancias podrían cubrir el espacio vacío. También se estudian los turnos más adecuados para cada una de las ambulancias.

En síntesis, el proyecto busca optimizar la atención de emergencias mediante un análisis minucioso de las llamadas de emergencia, su ubicación y el desarrollo de estrategias de respuesta y turnos que garanticen una cobertura efectiva y eficiente en todo momento. Para lograrlo, se ha desarrollado un simulador detallado del sistema de atención prehospitalaria y se ha avanzado en el análisis estadístico de la demanda.

Plataforma de apoyo

Un aspecto destacado del proyecto es la creación de una interfaz computacional gráfica, que servirá como plataforma de apoyo a la toma de decisiones en relación con la composición, localización y operación de la flota de vehículos de emergencia. Esta herramienta permitirá evaluar diferentes políticas de operación utilizando datos de demanda real o simulada, con el objetivo de minimizar los tiempos de respuesta y optimizar el servicio entregado a los clientes en situaciones de emergencia.

Como agrega Cristián Cortés: “Los modelos desarrollados son directamente escalables a la operación de otra mutual, debido a que la estructura de la demanda debiera ser similar a la demanda de ACHS en un contexto de accidentes laborales, lo que le da al proyecto un potencial de implementación bastante más amplio al puro beneficio que podrían obtener los asegurados de ACHS”.

La investigación demuestra cómo la combinación de la ciencia de datos y las herramientas matemáticas de optimización, pueden desempeñar un papel crucial en la mejora de los servicios de atención médica prehospitalaria y, en última instancia, en salvar vidas en situaciones críticas.

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