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Investigadores del MBE aplican modelo de pronóstico de demanda

Utilizando Inteligencia Artificial (IA), profesores de nuestro Magíster en Ingeniería de Negocios con TI (MBE, por su sigla en inglés), aplican modelo de pronóstico de demanda en un hospital público, el que se encuentra en desarrollo y a partir del cual buscan apoyar las decisiones de las unidades clínicas para anticiparse a los distintos escenarios.

En el contexto de la actual pandemia, y ante una creciente demanda por insumos, herramientas y atención de pacientes COVID-19, diferentes hospitales del mundo que cuentan con plataformas centralizadas de información de procesos clínicos -también llamados “Command Center”- han optado por este desarrollo tecnológico que se nutre de datos en tiempo real sobre las prestaciones y procesos en curso.

Uno de ellos es este centro hospitalario, el cual contará con el Command Center Lahuen, plataforma tecnológica que integra herramientas de IA al servicio de la gestión hospitalaria,  desarrollada por un equipo de investigadores en el que participan Patricio Wolff, Cristian Julio y Jaime Contesse, cofundadores de Lahuen y académicos de la FCFM; Johanna Ruiz y Rosario Cerecera, jefas de proyecto y egresadas, y María Elisa Nalegach, profesora de la U. de Chile, y Sebastián Ríos, académico de Ingeniería Industrial, asesores de esta iniciativa.

En medio de esta emergencia sanitaria, el equipo Lahuen actualizó los modelos de pronóstico de demanda de las unidades de urgencia de este recinto hospitalario.

“Esta crisis ha producido fluctuaciones significativas en la demanda y se requiere contar con modelos de estimación que permitan anticipar la demanda, los que se deben recalibrar con la finalidad de mejorar su capacidad predictiva”, explica Wolff.

Contextualiza: “Lo que teníamos hasta antes de febrero eran modelos basados en demanda histórica, específicamente de los últimos 10 años”, indica el investigador, ejemplificando esto con el caso de la demanda hospitalaria de la urgencia de pediatría que tiene un comportamiento estacionario que se repite; aumento de enfermedades respiratorias en el invierno y los días lunes después de un fin de semana largo, entre otros.

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Fuente: Comunicaciones UChile