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

Prediction of COVID-19 cases and location-allocation optimization model for bases and ambulances considering vulnerability factors

En este trabajo se aborda el problema de localización estratégica de bases y ambulancias, considerandola 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 Metropolitanaen 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 COVID19 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. Encuanto al modelo de optimización, se comprueba la acción del ponderador de vulnerabilidad, tanto parauna reasignación de ambulancias en el sistema como para una incorporación de bases y/o ambulancias, dando resultados en tiempos de cómputo aceptables.

INTRODUCCIÓN

En las últimas décadas, el transporte prehospitalario ha cumplido un rol fundamental en el traslado de gente incapacitada que debe transportarse a un centro hospitalario. Una mala gestión puede provocar: aumento en los tiempos de espera, aumento en el tiempo de respuesta y aumento en la demanda debido al déficit de ambulancias 1.

Existen múltiples modelos matemáticos para enfermedades y pandemias 2,3. Por ejemplo, existen modelos para predecir casos de alzhéimer 4, casos de VIH (5 e influenza 6. Hasta la fecha, existen dos trabajos que han realizado un modelo de predicción para la pandemia del COVID-19- El primer trabajo se desarrolló un modelo SEIR (Susceptible, Exposed, Infectious and Removed) para estimar la tendencia pandémica en Wuhan. China 7. El segundo trabajo se desarrolló un modelo espacio temporal basado en un GLM de área para predecir los casos de COVID-19 en Italia 8.

Asimismo, los modelos para la toma de decisiones en el contexto de los Servicios Médicos de Emergencia (EMS) pueden gestionarse a través de tres niveles: estratégico, táctico y operativo. Dentro del contexto estratégico, existen diversas decisiones que se pueden tomar, como lo son la asignación de estaciones y/o vehículos de ambulancia, dimensionamiento de flota y contratación de personal.