Modelo de simulación para analizar el problema de re-localización de las ambulancia de un servicio de emergencia médico (SEM).

Abstract

Los Servicios de Emergencias Médicas-SEM son sistemas responsables de la estabilización y transporte pre-hospitalario de pacientes con urgencia y emergencia médicas. Por esta razón generalmente la diferencia entre la vida y la muerte de los pacientes ante la ocurrencia de un evento se ve afectada por la capacidad de un SEM de responder adecuadamente cuando se le solicita un servicio. Para lograr esto un SEM debe ubicar sus vehículos de tal manera que se garantice un óptimo desempeño. Sin embargo, esta es una decisión que no es fácil tomar. Los acelerados cambios de los entornos, variaciones de la demanda dependiendo del día de la semana o época del año y adicionalmente, en algunos casos, restricciones operacionales debido a la disponibilidad de los recursos hacen que los SEM tengan la necesidad de cambiar constantemente la ubicación de sus vehículos. Esto se conoce en la literatura como problemas de relocalización de vehículos. Teniendo en cuenta lo anterior, en el presente trabajo se desarrolló un modelo de simulación de eventos discretos que permite evaluar políticas de relocalización de un SEM. Para esto se utilizó como sistema de referencia el servicio de Coomeva Emergencia Médica. El cual es un servicio de atención médica a domicilio y atención de urgencias y emergencia las 24 horas del día. Se encontró que aunque en algunos casos es posible que debido a la política actual del SEM de estudio, de ubicar los vehículos en los barrios donde se prestó el último servicio, se presenten mayores tiempos de respuesta, cuando analizamos todo los servicios se observa que con esta política se generan menores porcentajes de cancelaciones y de tiempos de espera. Además, la política actual permite una mayor disponibilidad de los vehículos para atender las solicitudes de los pacientes, debido a que están disponibles inmediatamente después de terminar un servicio. A diferencia de esto, cuando los vehículos deben desplazarse a una base después de finalizar un servicio, se presenta un aumento significativo en los tiempos de viaje, lo cual afecta la disponibilidad de los vehículos y aumenta los porcentajes de cancelaciones y los tiempos de espera de los pacientes.

The Emergency Medical Services-SEM are systems responsible for the pre-hospital stabilization and transport of patients with medical urgency and emergency. For this reason, the difference between the life and death of patients in the event of an event is generally affected by the ability of an EMS to respond adequately when a service is requested. To achieve this, a SEM must locate its vehicles in such a way that optimal performance is guaranteed. However, this is a decision that is not easy to make. The rapid changes in environments, variations in demand depending on the day of the week or time of year, and additionally, in some cases, operational restrictions due to the availability of resources, mean that SEMs have the need to constantly change the location of their vehicles. This is known in the literature as vehicle relocation problems. Taking into account the above, in the present work a discrete event simulation model was developed that allows evaluating relocation policies of an SEM. For this, the Coomeva Emergency Medical service was used as a reference system. Which is a home health care service and urgent and emergency care 24 hours a day. It was found that although in some cases it is possible that due to the current policy of the study SEM, of locating the vehicles in the neighborhoods where the last service was provided, there are longer response times, when we analyze all the services it is observed that with This policy generates lower percentages of cancellations and waiting times. In addition, the current policy allows for greater availability of vehicles to meet patient requests, since they are available immediately after a service is completed. In contrast to this, when vehicles must travel to a base after a service ends, there is a significant increase in travel times, which affects the availability of vehicles and increases the percentages of cancellations and wait times of the patients.