Violeta Villar Liste
El proyecto Modelado Dinámico del Sistema Médico-Hospitalario ante la Pandemia por COVID-19 en Panamá, como Sistema de Monitoreo desarrollado por investigadores de la UTP, con apoyo del Minsa y de la Senacyt ofrece respuestas desde la tecnología a la pandemia y otras emergencias
Generar un modelo que permitiera la optimización de los recursos del sistema médico-hospitalario para la predicción y satisfacción de la demanda en situaciones de pandemia, y en general de cualquier otra emergencia, fue la inspiración de un grupo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP), quienes acaban de presentar los resultados de la primera etapa del proyecto Modelado Dinámico del Sistema Médico-Hospitalario ante la Pandemia por COVID-19 en Panamá, como Sistema de Monitoreo.
Anticipar las decisiones, y ganar tiempo, es vital en situaciones de emergencia y si se cuenta con “modelos estadísticos robustos, de simulación y de optimización”, es más corta la gestión para generar políticas de control y mitigación de sus efectos.
Este proyecto articuló los esfuerzos del equipo de investigadores de la UTP, liderado por el Dr. Ignacio Chang con el apoyo del Dr. Humberto Álvarez, magíster Víctor López, magíster Antony García, Dr. Orlando Aguilar y Dr. Juan Marcos Castillo, con la participación de estudiantes de cuatro de las seis facultades que integran la UTP.
Destacó la articulación con el Ministerio de Salud (Minsa) ya que el desarrollo del modelo se trabajó de manera concreta en la Región Metropolitana de Salud para dar trazabilidad a sus recursos y favorecer la disponibilidad de insumos.
El apoyo financiero de la Senacyt hizo posible avanzar en el modelo que ahora se conocerá como Datasismo.
Durante la presentación de los resultados el Dr. Alexis Tejedor, vicerrector de Investigación, Postgrado y Extensión de la UTP, dijo que es evidencia de la contribución de la investigación de profesionales de la UTP y su aporte a la sociedad a la cual pertenece.
Destacó el valor de la aplicación de la ingeniería de datos y del modelo predictivo para atender problemas que afectan la calidad de vida y el desempeño de las personas.
El fin ultimo de la ciencia es predecir, pronosticar para controlar en beneficio del ser humano, afirmó.
En este caso la población beneficiada será la adscrita a la región metropolitana de salud del Minsa.
El desarrollo del proyecto inició el 16 de junio de 2021 y se espera llevar la aplicación del modelo a escala nacional a partir de los datos generados.
El asesor del Despacho Superior del Minsa, Dr. Rey Fuentes, resaltó el aporte de la innovación para atender las dificultades logísticas en materia de suministros de insumos y dijo que este trabajo es una muestra de la colaboración interinstitucional ya que trabajaron de manera articulada la UTP, Senacyt, Minsa y la Autoridad de Innovación Gubernamental (AIG), entre otras instituciones.
Reiteró que en momentos de emergencia como la pandemia o de desastres, es importante poder proyectar la necesidad de medicamentos en el tiempo, de acuerdo con las necesidades de la población y sus enfermedades.
“Por recomendación del Minsa, y para lograr un beneficio mayor, se realizó como piloto en la región metropolitana” pero se inclinó por su proyección en el ámbito nacional y así mejorar la capacidad de respuesta del Estado.
Respuesta desde la tecnología a las emergencias
Publicidad
Durante la presentación de los resultados, el Dr. Ignacio Chang, el magíster Víctor López y el Dr. Juan Marcos Castillo, explicaron que el modelo tiene dos impactos:
Impacto social: reducción del riesgo sanitario por desabastecimiento de insumos y medicamentos ante una emergencia epidemia o pandemia.
Impacto económico: compras con base en datos científicamente determinados en inventario.
La idea desde el inicio de la investigación fue lograr extender sus resultados a cualquier emergencia que ocurra en el país y no solo limitarse a la pandemia.
Un aspecto que subrayan: gracias a la innovación tecnológica es posible reducir el riesgo por desabastecimiento de medicamentos e insumos y tomar decisiones con base a datos.
De igual modo, este modelo contribuye al sistema de capacitación, trazabilidad y establecer una cadena de suministros.
La intención es avanzar hacia una segunda fase de escala nacional que permita automatizar procesos, gracias al prototipo de modelo predictivo y de insumos y medicamentos en el cual se avanzó.
Modelo para el pronostico de las necesidades
¿Qué se desarrolló?
Plan operativo y conformación de los equipos de trabajo
Análisis del comportamiento de pandemia
Giras técnicas a la región metropolitana, su bodega y recopilación de datos
Ingeniería de datos: depuración de los datos, selección de insumos, movimientos de entrada y salida
Análisis pre y durante la pandemia
Integración (siguiente etapa)
Los investigadores destacan que sobre el modelado matemático es posible la mejora en la toma de decisiones.
De hecho, luego de una gestión de calidad de los datos durante 12 meses, comprobaron que los análisis estadísticos reducen el porcentaje de error en 50%.
Durante la exposición de los logros del modelo, el Ing. Kelvin Kung, quien participó como estudiante, aportó la perspectiva de un alumno cuando se involucra en la investigación temprana.
Concluyó que esta experiencia fue de ayuda en su formación profesional, en aprender del trabajo colaborativo multidisciplinario y ofrece la oportunidad de conocer la investigación como profesión.
La Ing. Milagro Mainieri, directora de Investigación y Desarrollo de la Senacyt, resaltó la sinergia del equipo de investigadores de la UTP y del Minsa en el desarrollo de este proyecto, acciones que “permiten mejorar el sistema de la ciencia” y aportan de manera indudable a la sociedad.
Violeta Villar Liste
[email protected]
