La Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt), la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP) y el Ministerio de Salud (MINSA) anunciaron el proyecto “Modulado Dinámico del Sistema Médico-Hospitalario ante la pandemia COVID-19 en Panamá como Sistema de Monitoreo”.
El proyecto tiene como investigador principal al vicedecano de Investigación, Postgrado y Extensión, el Dr. Ignacio Chang, del Campus Víctor Levi Sasso de la UTP. Su objetivo primordial es generar un sistema de predicción, optimización y simulación con base en diferentes escenarios para modelar el comportamiento de la COVID-19 en la Región Metropolitana de Salud como plan piloto para el primer nivel de atención médica.
La propuesta busca reducir en el sistema médico-hospitalario panameño la volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad en múltiples escenarios posibles. Esto implica modelos para la predicción, optimización y gestión de los recursos de manera adecuada para garantizar las necesidades mínimas de la sociedad y que los servicios de salud no se saturen.
Debido a la alta incertidumbre en la toma de decisiones relacionada con los insumos, medicamentos y otros suministros médicos ante situaciones de emergencia como la pandemia de la COVID 19, la investigación persigue reducir el riesgo de desabastecimiento de insumos y medicamentos en una situación de emergencia sanitaria.
Según comenta el Dr. Ignacio Chang, investigador y profesor de la Facultad de Ingeniería Eléctrica (FIE) de la UTP, “el proyecto investigativo es un estudio sobre el modelado matemático para la mejora en la toma de decisiones y de los protocolos de registro de data y viabilidad de uso. Es un ejemplo de lo que se puede lograr en plena crisis pandémica, pero con un enfoque de aproximaciones sucesivas mediante una relación académica-gobierno para el beneficio de la sociedad panameña y la región”.
El acto contó con la participación del Dr. Alexis Tejedor, vicerrector de Investigación, Postgrado y Extensión (UTP); Dr. Rey Fuentes del Despacho Superior (MINSA), Dr. Ignacio Chang, coordinador del proyecto; Dr. Víctor López y Dr. Juan Castillo, miembros del equipo de investigación; Kelvin Kung, representante del equipo de investigación y la Ing. Milagro Mainieri de la Senacyt.
La investigación
El proyecto cuenta con el modelo predictivo validado con bases de múltiples países y con los datos de Panamá. También con un primer prototipo del simulador para el análisis de la demanda de los medicamentos asociados a la emergencia sanitaria que se detecte. Con esto se confeccionó el presupuesto anual de medicamentos con base en aspectos científicos y medibles, el cual brindará un sistema de información y monitoreo para la toma de decisiones.
La investigación fue trabajada en nueve meses y en dos fases según explica el profesor Chang, “lo que hace novedoso a la investigación es que por primera vez se presenta una iniciativa que contempla la reducción de riesgo de desastre por emergencia sanitaria vía análisis de demanda de medicamentos”.
La primera fase consistió en la selección del modelo predictivo para lo cual se realizó una comparación de los modelos existentes y utilizados por los países. Con esto se determinó que dos de esos modelos, bajo ciertas restricciones, predijeron mejor el comportamiento de la COVID-19 en Panamá y fueron los seleccionados.
En la segunda fase se procedió al análisis de los datos de medicamentos pre-pandemia, durante la pandemia (etapa crítica) con la finalidad de obtener el modelado dinámico de la demanda de medicamentos en la región metropolitana de salud como plan piloto.
La siguiente fase radicó en integrar ambos modelos para predecir una situación de emergencia sanitaria en cualquier parte del país y al mismo tiempo poder determinar qué tan preparado se encuentra el MINSA para enfrentarla sin desabastecimiento (demanda) conociendo dónde se encuentran los medicamentos necesarios, la cadena de suministro y evitando la saturación de las instalaciones médicas.
Con la presentación del proyecto se pretende que la iniciativa llegue a todas las regiones de salud de Panamá a través de la integración del modelo predictivo y de insumos, como una herramienta para la reducción de desastre ante una emergencia sanitaria.
“Para que la propuesta se integre por completo en las regiones de salud del país en esta fase se entregará los resultados del plan piloto en la Región Metropolitana, después al MINSA le corresponde replicar el proyecto en las otras regiones y decidir si se incluye a la Caja de Seguro Social y al sector privado”, añade el investigador Chang.
El Dr. Chang indicó que el proyecto es el resultado de la Convocatoria de Respuesta Rápida al Covid-19 en Panamá de la Senacyt y que el principal benefactor de la investigación es el Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT-AIP).
Por otra parte, el profesor Chang señaló que para el CEMCIT AIP la investigación significa la posibilidad real de contar con un área de desarrollo científico -técnico con instrumentación y personal capacitado para la universidad y que está dirigida a la minería de datos, ingeniería de datos y machine learning.
El CEMCIT-AIP es una entidad que promueve y participa en el desarrollo de actividades de investigación académica, científica y tecnológica. Además, desarrolla programas de investigación con instituciones públicas nacionales e internacionales especializadas en áreas de ciencia y tecnología.
Este proyecto de investigación contó con la participación de coinvestigadores, como el Dr. Humberto Álvarez, profesor de la Facultad de Ingeniería Industrial; Dr. Orlando Aguilar, profesor de la Facultad de Ingeniería Mecánica; Dr. Juan Castillo, investigador del Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CIDITIC); Mgtr. Víctor López, profesor de la Facultad de Ingeniería de Sistemas Computacionales; y el Ing. Antony García, investigador y profesor de la Facultad de la FIE.
El objetivo de la Convocatoria de Respuesta Rápida al COVID-19 en Panamá es apoyar iniciativas de I+D+i (Investigación + Desarrollo + Innovación) en métodos de diagnóstico, aislamiento viral, seroprevalencia, trazabilidad (patogenicidad, estudios genéticos, diseminación, clústeres, entre otros), evaluación de vacunas, análisis, desarrollo de pruebas, disponibilidad o accesos a datos, tratamiento, monitoreo de casos y seguimiento al recobro, prevención a futuros brotes, instalaciones o equipos especializados y el desarrollo de innovaciones de base tecnológica como la utilización de inteligencia artificial, desarrollos de software, drones y retos sociales en otros aspectos relevantes a la pandemia COVID-19.
