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Diseño de sistema de simulación para gestión de camas en hospital público de Medellín
Visión general
De qué trata este proyecto.
Diseña y valida un modelo de simulación de eventos discretos en AnyLogic (versión Personal Learning Edition gratuita) o SimPy (biblioteca de Python para simulación de eventos discretos) que represente el flujo diario de ~120 ingresos entre 6 especialidades médicas con tiempos de estancia distribuidos según datos históricos sintéticos. Compara tres políticas: (1) camas 100% dedicadas por especialidad, (2) pool central del 20% de camas asignables dinámicamente, (3) pool central del 40%. El éxito se mide por reducción de pacientes rechazados por falta de cama y por tiempo de ejecución de la simulación con intervalos de confianza estrechos (±2% al 95%).
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Cómo reducir la tasa de rechazo de pacientes por saturación de camas sin construir nuevas infraestructuras, mediante una política de asignación que absorba la variabilidad estocástica de los tiempos de estancia?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Construir modelos de simulación de eventos discretos que capturen variabilidad estocástica en sistemas de servicio
- Aplicar técnicas de análisis de salida de simulación: replicaciones múltiples, medias por lotes, reducción de varianza
- Evaluar políticas operativas alternativas mediante experimentación controlada en un entorno virtual antes de implementación real
- Comunicar resultados técnicos complejos a tomadores de decisiones clínicos sin formación en analítica
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Consultor de Investigación de Operaciones
La simulación de sistemas de servicio con alta variabilidad estocástica es una competencia diferenciadora para consultores que diseñan soluciones en sectores donde la experimentación real es costosa o éticamente inviable.
Este proyecto afina
- discrete-event-simulation
- stochastic-modeling
- healthcare-operations
Analista de Ciencia de Datos
El manejo de distribuciones de probabilidad, validación estadística de modelos y comunicación de incertidumbre son habilidades transferibles directamente a roles de ciencia de datos en cualquier sector con datos temporales complejos.
Este proyecto afina
- stochastic-modeling
- python
- data-analysis
Consultor de Mejora de Procesos
La capacidad de cuantificar el impacto de políticas operativas alternativas antes de su implementación es exactamente lo que los directores de operaciones esperan de un consultor de mejora de procesos en entornos de alta complejidad.
Este proyecto afina
- discrete-event-simulation
- healthcare-operations
- data-analysis
Analista de Operaciones
La experiencia en modelado de sistemas con restricciones de capacidad y demanda variable prepara para roles de analista de operaciones donde la optimización de recursos escasos es el núcleo del trabajo diario.
Este proyecto afina
- discrete-event-simulation
- stochastic-modeling
- data-analysis