Uso de simulación de eventos discretos y algoritmos genéticos para estimar los recursos necesarios para responder oportunamente en el sistema de emergencias médicas en Bogotá

Abstract

Introducción: Bogotá cuenta con un sistema de emergencias médicas de ambulancias públicas y privadas que responden a incidentes de salud. No se conoce, sin embargo, su suficiencia en cantidad, tipo y ubicación de recursos demandados. Objetivos: A partir de los datos del sistema de emergencias médicas de Bogotá, Colombia, se buscó primero caracterizar la respuesta pre hospitalaria en paro cardiaco. Luego, con el modelo se buscó determinar cuál sería el menor número de recursos necesarios para responder antes de ocho minutos, teniendo en cuenta su ubicación, número y tipo. Métodos: Se obtuvo una base de datos de incidentes reportados en registros administrativos de la autoridad sanitaria distrital de Bogotá (de 2014 a 2017). A partir de esa información, se diseñó un modelo híbrido basado en la simulación de eventos discretos y algoritmos genéticos para establecer la cantidad, tipo y ubicación geográfica de recursos, conforme a frecuencias y tipología de los eventos. Resultados: De la base de datos, Bogotá presentó 938 671 envíos de ambulancias en el período. El 47,4% de prioridad alta, 18,9% media y 33,74% baja. El 92% de estos correspondieron a 15 de 43 códigos de emergencias médicas. Los tiempos de respuesta registrados fueron mayores a lo esperado, especialmente en paro cardiaco extra hospitalario (mediana de 19 minutos). En el modelo planteado, el mejor escenario requirió al menos 281 ambulancias, medicalizadas y básicas en proporción de 3:1 respectivamente para responder en tiempos adecuados. Conclusiones: Los resultados sugieren la necesidad de incrementar los recursos que responden a estos incidentes para acercar estos tiempos de respuesta a las necesidades de nuestra población.