Evaluación de modelos de series temporales para la previsión de la demanda de emergencias sanitarias

Díaz-Hierro J, Martín Martín JJ, Vilches Arenas A, López Del Amo González MP, Patón Arévalo JM, Varo González C

Objetivo: Evaluar las ventajas de la utilización conjunta de 6 modelos de series temporales

para mejorar la gestión de la demanda a corto plazo de llamadas de emergencias

sanitarias.

Método: Se ha analizado la demanda de emergencias sanitarias en el Servicio Provincial

de Málaga entre 2004 y 2008 mediante 6 modelos desarrollados con software estándar,

tres modelos de descomposición y tres econométricos, que consideran meses

estivales y valores atípicos, casos de gripe y número de pernoctaciones como variables

exógenas. La comparación de modelos se ha realizado mediante test econométricos

habituales: la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto porcentual

medio (MAPE) y el máximo del error absoluto porcentual medio (MaxAPE) entre

otros.

Resultados: Los modelos presentan un MAPE inferior al 5%. En la fase de estimación, el

modelo ARIMA con intervención presenta la menor RMSE. El modelo estructural armónico

obtiene el menor recorrido entre el MAPE y MaxAPE. En la fase de validación, el modelo

ARIMA con intervención muestra el peor ajuste, y el modelo estructural armónico y

ARIMAX los mejores.

Conclusiones: El empleo simultáneo de los modelos genera un intervalo de pronósticos

de demanda de emergencias que mejora la planificación a corto plazo. Los modelos de

descomposición y ARIMA con intervención alertan ante cambios inesperados, mientras

que los modelos que incorporan variables exógenas, ARIMAX y estructural armónico, introducen

escenarios alternativos de planificación, mejoran el conocimiento de la demanda

y apoyan la toma de decisiones. Su implementación con software estándar disminuye

los costes de aplicación en centros de emergencias.

Díaz-Hierro J, López Del Amo González MP, Martín Martín JJ, Patón Arévalo JM, Varo González C, Vilches Arenas A