Resumen de Evaluación de modelos de series temporales para la previsión de la demanda de emergencias sanitarias
José Díaz Hierro, José Jesús Martín Martín, Ángel Vilches Arenas, María del Puerto López del Amo González, José María Patón Arévalo, Clara Varo González
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.
