OBJETIVOS: Desarrollar y validar un algoritmo de predicción para la demanda de pacientes en el servicio de emergencia en los hospitales de Lima de nivel III de EsSalud. MÉTODOS: Este estudio utiliza series temporales basadas en registros históricos de atenciones en emergencias hospitalarias para desarrollar modelos predictivos. La población incluyó pacientes mayores de 18 años atendidos en los tres principales hospitales de Lima entre enero de 2021 y agosto de 2024. Siguiendo la metodología de Knowledge Discovery in Databases (KDD), se aplicaron cinco fases principales: selección de datos relevantes, preprocesamiento para limpieza y preparación, transformación en series temporales, minería de datos para identificar patrones de tendencia y estacionalidad mediante descomposición aditiva o multiplicativa, y evaluación de modelos predictivos ARIMA/SARIMA ajustados mediante métr...

OBJETIVOS: Determinar un proceso que logre reducir el tiempo de dispensación de medicamentos en la Farmacia de Consulta Externa 1 del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, usando simulación. MÉTODOS: El proceso de dispensación fue representado en un modelo conceptual basado en la descripción del equipo de profesionales del Departamento de Farmacia. Durante cuatro semanas, se recolectaron datos de tiempos de cada parte del proceso utilizando pulsadores con macros para equipos celulares. Los datos fueron sometidos a pruebas de chi-cuadrado y Kolgomorov-Simirnov para determinar una distribución estadística adecuada que se ajuste a los datos. En base del modelo conceptual y las distribuciones de los datos, se diseñó el modelo de simulación. La verificación y validación del modelo de simulación se realizó comparando el factor de utilización (�) obtenido según la teor...