Con modelos de simulación computacional, optimizan la atención en un sanatorio del Chaco

Un grupo de investigadores del Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica (IMIT, CONICET – UNNE) desarrolló un modelo numérico que, mediante simulaciones computacionales, permitirá optimizar la atención en un sanatorio privado de la provincia del Chaco. Se trata de una asistencia técnica realizada en el marco de un convenio entre el CONICET y una empresa, con el objetivo de mejorar la atención en áreas específicas, en particular a través de la gestión del flujo de pacientes y la reducción de los tiempos de espera.

Las tareas estuvieron a cargo del Laboratorio de Mecánica Computacional (LAMEC) del IMIT, desde donde se elaboró un informe sobre el comportamiento actual y los posibles cambios a implementar en el área de ingreso y uno de los servicios del Sanatorio Chaco, un centro de salud de referencia de la ciudad de Resistencia. La gestión del convenio estuvo a cargo de la Oficina de Vinculación Tecnológica (OVT) del CCT Nordeste.

En los resultados se incluyeron alternativas para solucionar los distintos problemas detectados. La capacidad de este grupo de trabajo para elaborar modelos a distintas escalas y aplicaciones puede ser extendida tanto a otros centros de salud como a instituciones o empresas, con posibles usos para líneas de montaje o fabricación de productos; optimización de servicios de atención de clientes o de usuarios, estaciones aéreas o terrestres, entre otras.

El equipo de trabajo tuvo como responsable técnico al investigador superior del CONICET y director del IMIT, Gustavo Aucar; como director al investigador adjunto del CONICET en el IMIT, Guillermo Castro y como codirector al investigador adjunto del CONICET en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE), Javier Mroginski. También participó como colaborador el becario postdoctoral del CONICET en el IMIT, Juan Manuel Podestá.

“Esta asistencia técnica surgió ante una necesidad concreta que tenía esta empresa, que tiene una amplia trayectoria y varias décadas de servicio en la comunidad, que se enfrentó a algunas complicaciones en la recepción y atención de los pacientes desde el inicio de la pandemia de la COVID-19. Debido a la aplicación de los nuevos protocolos sanitarios, se dificultó el ingreso de las personas y esto provocó el congestionamiento de sectores que tienen una alta demanda”, explicó Aucar, destacando que el servicio que se brindó desde el IMIT para ayudar a solucionar este problema es inédito para la región.

Después de un primer relevamiento de las metodologías disponibles para trabajos de este tipo y del análisis de los datos y estadísticas diarias del sanatorio, el equipo de investigadores seleccionó la simulación numérica que mejor se adaptaba al problema, conocida como Simulación de Eventos Discretos. “Lo que hicimos fue clasificar todos los pasos que tiene que dar una persona que entra al centro de salud, lo cual se define como trayectoria. En función de cada uno de los recursos que un paciente ocupa desde que entra hasta que sale, se realizaron simulaciones para determinar cuál es la distribución que mejor se ajusta a los tiempos de espera y atención por parte de los recursos (médicos, técnicos y administrativos)”, explica Castro, responsable de la dirección del proyecto.

Los usos para este tipo de modelos, destacan los investigadores, son múltiples. “El potencial de estas herramientas es enorme, ya que se puede aplicar a cualquier tipo de sistema en el que haya una demanda. Por ejemplo, si habláramos de una fábrica, podemos modelar los tiempos muertos de las máquinas y ver alternativas para optimizar su rendimiento. También puede aplicarse para problemas que surgen en aeropuertos, colegios o centros de salud, como fue en este caso”, agrega.

Los investigadores desarrollaron un código computacional utilizando la librería Simpy del lenguaje Python para representar completamente el flujo de pacientes áreas específicas del sanatorio. “Además de la validación realizada utilizando mediciones de los tiempos de espera por el personal, inicialmente el código también fue contrastado mediante resultados obtenidos por un software específicamente pensado para estos tipos de problemas, del cual se disponía una licencia académica”, menciona Juan Manuel Podestá.

“Esta fue una experiencia muy positiva para nosotros porque nuestros trabajos son más bien académicos y poder aplicar todo lo que aprendimos en una demanda concreta que va a mejorar un servicio de la región es muy satisfactorio”, señala Mroginski otro de los miembros del equipo.