Medellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - Estadística · 2023
Aplicación de modelos de series de tiempo para el pronóstico de la demanda de medicamentos en el Hospital San Vicente Fundación (Rionegro/Colombia)
En este trabajo se realiza una aplicación de modelos estadísticos de suavizamizamiento para el pronóstico de la demanda mensual de medicamentos en el Hospital San Vicente Fundación (Rionegro/Colombia). Inicialmente se genera la base de datos de consumo de los medicamentos desde el módulo MM (Material Management) del sistema SAP (Systeme Anwendungen und Produkte) y se realiza la lectura de la base de datos en R Core Team (2022). Para el análisis se seleccionan dos medicamentos de mayor consumo en el Hospital, el sodio cloruro y la dipirona, se hace un análisis descriptivo de los datos de consumo semanal de cada medicamento, se identifican datos atípicos, sus causas y se realizan los ajustes correpondientes en la base de datos. Se definen los modelos de suavizamiento a emplear en el pronóstico de la demanda de medicamentos y el modelo de pronóstico que aplica actualmente el Hospital, se realiza el pronóstico de consumo de las últimas cuatro semanas del año 2019 y se compara con los datos reales. Finalmente, se obtienen las métricas de precisión del pronóstico de cada modelo con el objetivo de hacer comparaciones que conduzcan a la selección del mejor modelo de pronóstico. En el caso del sodio cloruro todos los modelos de suavizamiento presentan mejores valores en las métricas de precisión del pronóstico de la demanda que el método que aplica actualmente el Hospital, siendo el mejor modelo el de suavizamiento exponencial único, y para el caso de la dipirona el mejor modelo es el promedio móvil simple. Finalmente, se calcula el ahorro en unidades de sodio cloruro y dipirona con la aplicación de modelos de suavizamiento frente al modelo actual del Hospital. (texto tomado de la fuente)