Predicción de casos de COVID-19 y modelo de localización asignación de bases y ambulancias considerando factores de vulnerabilidad

Samantha Reid Calderón; Orietta Nicolis; Billy Peralta; Franco Menares

Abstract

RESUMEN En este trabajo se aborda el problema de localización estratégica de bases y ambulancias, considerando la cantidad de habitantes y un ponderador de vulnerabilidad, confirmado por elementos socioeconómicos y epidemiológicos. A tal fin, se utiliza un modelo lineal generalizado (GLM) para la predicción de casos de COVID-19 a nivel comunal y un modelo de optimización matemático de localización y asignación que maximiza la cobertura de atención a la población. La metodología se aplica en la región Metropolitana en Chile, analizando la situación actual de la institución del Servicio de Atención Médico de Urgencias (SAMU), encargada de la gestión de ambulancias en la región. Asimismo, se ocupará el Índice de Prioridad Social (IPS) como factor socioeconómico y la cantidad de pacientes confirmados por COVID-19 desde el 30 de Marzo hasta el 12 de Junio del 2020. En los resultados, para el modelo de predicción, se obtuvo una proyección coherente para una semana de estudio, con errores residuales aceptables. En cuanto al modelo de optimización, se comprueba la acción del ponderador de vulnerabilidad, tanto para una reasignación de ambulancias en el sistema como para una incorporación de bases y/o ambulancias, dando resultados en tiempos de cómputo aceptables.

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Título según SCIELO: Predicci�n de casos de COVID-19 y modelo de localizaci�n asignaci�n de bases y ambulancias considerando factores de vulnerabilidad
Título de la Revista: INGENIARE. REVISTA CHILENA DE INGENIERIA
Volumen: 29
Número: 3
Editorial: Universidad de Tarapacá
Fecha de publicación: 2021
Página de inicio: 564
Página final: 582
Idioma: es
DOI:

10.4067/S0718-33052021000300564

Notas: SCIELO