# GPAF2079320

Modelado dinámico del Sistema Médico-Hospitalario ante la pandemia Covid-19 en Panamá como sistema de Monitoreo


2020 - 2022


Terminada

Generar un sistema de predicción, optimización y simulación con base en diferentes escenarios para modelar el comportamiento del COVID-19



RESUMEN EJECUTIVO PUBLICABLE

 

Luego de decretarse la pandemia por la propagación del COVID-19, se han hecho importantes esfuerzos para determinar desarrollos o aplicaciones tecnológicas que contribuyan con la prevención, contención y tratamiento del virus. También se han generado diferentes bases de datos que permiten obtener modelos predictivos o de otros tipos para tener un mayor conocimiento del comportamiento del virus. De igual manera, los gobiernos centroamericanos miembros del Sistema de la Integración Centroamericana (SICA), han creado el Plan de Contingencia Regional para complementar los esfuerzos nacionales contra el COVID-19.

 

En Panamá diferentes especialistas han presentado modelos matemáticos para predecir el desarrollo de la pandemia pero ¿estarán tomando en cuenta los diferentes factores y restricciones que limitan o aumentan la transmisión, o si son modelos matemáticamente robustos, pero no necesariamente conceptualmente válidos? Igualmente, se ha contribuido con el desarrollo de reactivos para diagnósticos y otros desarrollos experimentales. Sin embargo, aún faltan estudios que permitan la optimización de los recursos del sistema médico-hospitalario para la predicción y satisfacción de la demanda en situaciones de pandemia como la que se está viviendo actualmente.

 

Esto es así porque epidemiólogos e investigadores en enfermedades infecciosas se apoyan en modelos matemáticos que les permiten no solo desarrollar pronósticos futuros, sino modelar su dispersión y control. Hay diversos modelos, estadísticos robustos, de simulación y de optimización, que permiten generar políticas de control y mitigación de sus efectos. Por ello, nuestra propuesta busca reducir en el sistema médico-hospitalario panameño la volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad a la que ha de enfrentarse con base en múltiples escenarios posibles. Esto implica modelos para la predicción, optimización y gestión de los recursos de manera adecuada para garantizar las necesidades mínimas de la sociedad y que los servicios de salud no se saturen, tomando en cuenta el contexto local y el comportamiento en otros lugares. También, encontrar una o varias curvas de pronósticos, optimizar la planificación de recursos a través del conocimiento real de las restricciones y validar el modelo a través de pronósticos y asignación de recursos.

 

Se utilizará una metodología cuantitativa a partir de los datos existentes con un enfoque mixto que incorpora la simulación discreta y el diseño de Six-Sigma, porque se hará una simulación con capacidad adaptativa para continuar mejorando el sistema de forma diaria. se ha de modelar con sistemas estocásticos para evaluar escenarios de limitaciones en tareas específicas en el tiempo como medidas de verificación del modelo de simulación discreta para identificar números específicos, ya que la simulación dinámica identifica el cuello de botella y la necesidad de replantear escenarios de forma puntal con base en indicadores de ingeniería industrial-producción y teoría de cola, y la simulación estocástica podría predecir el número a aumentar para hacer un uso más óptimo de los recursos.

 

Se espera disponer de una serie de herramientas adaptadas al contexto panameño, para no solo pronosticar sino poder ver el comportamiento a corto, mediano y largo plazo del contagio, la dispersión y la variabilidad de estos aspectos bajo condiciones y restricciones específicas provoca un fuerte impacto en las actividades de investigación del país y en la formación de recursos humanos, así como también en lo económico y social al optimizar los recursos del sistema médico-hospitalario. Es por ello que se esperan como resultados la predicción de posibles contagios o puntos críticos y la optimización de los recursos del sistema médico-hospitalario.



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