Mejor asignación de recursos con modelos computacionales

Los modelos computacionales del equipo han ayudado a distribuir mosquiteros para camas

World Bank

Modelos matemáticos desarrollados en Estados Unidos podrían ayudar a países en desarrollo a mejorar la asignación de sus limitados recursos sanitarios y mejorar la provisión de tecnologías que salvan vidas y  ayudan en caso de desastres. 

Casos de estudio de modelos computacionales, diseñados en el Instituto de Tecnología de Georgia, fueron presentados en la reunión anual de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS, por su sigla en inglés) en Vancouver, Canadá, el mes pasado (19 de febrero). 

Julie Swann, profesora asociada de la Escuela H. Milton Stewart de Ingeniería Industrial y de Sistemas, dijo que los modelos fueron pensados para tomadores de decisiones, que incluyen gobiernos locales, organizaciones no gubernamentales (ONG) y agencias como la Organización Mundial de la Salud (OMS).
 
“La mayoría de los modelos fueron explícitamente creados [para clientes y] no necesitan más que Microsoft Excel”, dijo a SciDev.Net. 

“Nuestro objetivo final es crear una cartera de modelos que puedan funcionar en computadoras portátiles comunes para ayudar a que los tomadores de decisiones vean por ellos mismos el impacto de las diferentes opciones que tienen”. 

En Sudáfrica se desarrolló un modelo para ayudar a una ONG a determinar la mejor manera de expandir la donación y distribución de leche materna para las mujeres en todo el país. El modelo identificó los mejores lugares para ubicar centros de almacenamiento y guió la decisión de reemplazar a los conductores voluntarios por servicios de mensajería para hacer las entregas. 

En Suazilandia, en colaboración con la OMS, el equipo de Swann diseñó sistemas para mejorar la entrega de mosquiteros para camas, identificó áreas clave para la fumigación con insecticida y calculó la cantidad de personas que, como resultado, estarían protegidas contra la malaria. 

Swann dijo en la AAAS que el modelo de Suazilandia logró un aumento en la eficiencia de 25 por ciento con el mismo nivel de financiación. 

En Puerto Rico, el equipo diseñó un modelo para estimar el rendimiento de los planes de preparación de desastres previo a un terremoto, para predecir cuellos de botella en hospitales y para decidir dónde asignar recursos sanitarios. 

“Analizar estos escenarios en diferentes situaciones puede brindar una idea más clara de la salud del sistema en su conjunto”, dijo Swann, y agregó que este proceso también podría poner de relieve información relevante que podría no haber sido obvia para autoridades locales. 

Los modelos computacionales también podrían ser herramientas valiosas incluso cuando hay escasez de información relevante, señaló Swann. “Es posible estimar algunos datos y desarrollar modelos más simples. Podrá no brindar resultados tan exactos, pero aun así permitirá ver tendencias y qué es lo que está incidiendo en el problema, para ayudar a tomadores de decisiones” 

Los autores prevén más trabajos con autoridades de Belice para evaluar la efectividad de planes de evacuación en caso de huracanes.