Ambulancia McQueen: optimización de rutas para ambulancias a partir de la distancia entre el accidente y el centro de salud

  • Alexia Shariann Ríos Alarcón Universidad del Pacífico, Lima, Perú
  • Carlos Felipe Mariños Oré Universidad del Pacífico, Lima, Perú
  • Andrea Isabel Nepo Gamero Universidad del Pacífico, Lima, Perú
  • Juan David Amado Cárdenas Zúñiga Universidad del Pacífico, Lima, Perú
  • Victor Andrés Ayma Quirita Universidad del Pacífico, Lima, Perú
Palabras clave: teoría de grafos, atención de emergencias, optimización de rutas, OSMnx, OpenStreetMap, Dijkstra

Resumen

Actualmente el transporte prehospitalario, como el que brindan las ambulancias para la atención médica de emergencia o soporte para atención primaria, enfrenta un gran problema en Lima: el tráfico, el cual además se ve afectado por el tiempo que transcurre desde que ocurre la emergencia hasta que el centro de salud envía una ambulancia para su atención. En ese sentido, es de suma importancia optimizar el tiempo de respuesta de este proceso para que la atención médica se brinde lo más rápido posible, ya que, durante una emergencia, el tiempo de atención es crucial. Por ello, este trabajo propone una metodología para optimizar
la ruta y el tiempo de envío de una ambulancia para la atención de la emergencia tomando en consideración la distancia entre el centro de salud y el lugar de ocurrencia de la emergencia, específicamente, centrando nuestro piloto en el distrito de San Borja. Por otro lado, desde el punto de vista del paciente, se busca que este pueda pedir y acceder a una ambulancia lo más pronto posible a través de una única plataforma. Para ello se ha diseñado un programa de código abierto, codificado en Python con las librerías OSMnx y Networks, el cual hace uso además del algoritmo de Dijkstra para la optimización de la ruta a seguir hasta el lugar de la
emergencia. Las pruebas experimentales pudieron validar que mediante este proceso se logró optimizar el tiempo de acción requerido para la atención de estos casos al facilitar la logística necesaria para enviar las ambulancias, considerando, asimismo, que este tiempo ahorrado podría hacer posible salvar la vida de las personas involucradas en tales eventos.

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Biografía del autor/a

Alexia Shariann Ríos Alarcón , Universidad del Pacífico, Lima, Perú

Estudiante de la Carrera de Ingeniería de la Información en la Universidad del Pacífico.

Carlos Felipe Mariños Oré, Universidad del Pacífico, Lima, Perú

Estudiante del cuarto ciclo de la Carrera de Ingeniería de la Información en la Universidad del Pacífico.

Andrea Isabel Nepo Gamero , Universidad del Pacífico, Lima, Perú

Estudiante de la Carrera Ingeniería de la Información en la Universidad del Pacífico desde el año 2020. Estudiante a tiempo completo.

Juan David Amado Cárdenas Zúñiga , Universidad del Pacífico, Lima, Perú

Estudiante del cuarto ciclo de la Carrera de Ingeniería de la Información en la Universidad del Pacífico. Áreas de investigación: optimization methods.

Victor Andrés Ayma Quirita , Universidad del Pacífico, Lima, Perú

Estudiante de un doctorado en la Pontificia Universidad Católica del Perú, magíster en Ingeniería Eléctrica por la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro (PUC-Rio). Graduado en Ingeniería Electrónica con énfasis en Telecomunicaciones en la Universidad Nacional San Antonio Abad del Cusco. De marzo a septiembre del 2014 fue investigador invitado en la Universidad de Extremadura en Cáceres, España, con desempeño en métodos de procesamiento y clasificación de imágenes hiperespectrales con big data. Revisor de varias revistas indexadas de alta calidad. Profesor en la Pontificia Universidad Católica del Perú y la Universidad del Pacífico. Áreas de investigación: procesamiento de imágenes digitales, detección remota, big data, computación en la nube, aprendizaje automático, computación de alto rendimiento, análisis de imágenes hiperespectrales de detección remota, procesamiento de señales, métodos de optimización, visión por computadora, reconocimiento de patrones, e implementaciones eficientes de problemas científicos de larga escala en arquitecturas informáticas de alto rendimiento, más específicamente, para aquellas implementadas en la nube.

Citas

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Publicado
2021-12-22
Cómo citar
Ríos Alarcón , A. S., Mariños Oré, C. F., Nepo Gamero , A. I., Cárdenas Zúñiga , J. D. A., & Ayma Quirita , V. A. (2021). Ambulancia McQueen: optimización de rutas para ambulancias a partir de la distancia entre el accidente y el centro de salud. Actas Del Congreso Internacional De Ingeniería De Sistemas, 159-171. https://doi.org/10.26439/ciis2021.5583