Un modelo de optimización robusta bi-objetivo para ubicación-transporte bajo incertidumbre con costos psicológicos

Área de la Ciencia:

• Investigación de Operaciones
• Gestión de Desastres
• Salud Pública

Sus antecedentes:

• La logística de rescate en terremotos enfrenta una incertidumbre significativa debido al número impredecible de víctimas y al trauma psicológico.
• Una respuesta de emergencia eficaz requiere integrar las condiciones psicológicas de las víctimas en las estrategias de rescate.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de optimización robusta bi-objetivo para la planificación óptima de la ubicación de instalaciones médicas y el transporte de víctimas.
• Minimizar la puntuación total de gravedad de las lesiones (ISS) y los costos psicológicos bajo incertidumbre.

Principales métodos:

• Se desarrolló un modelo de cadena de rescate de tres niveles (áreas de desastre, hospitales temporales, hospitales integrales).
• Se utilizó la optimización robusta y el método de restricción [Fórmula: ver texto] para resolver el modelo estocástico bi-objetivo.
• Se incorporó la clasificación de víctimas utilizando el ISS y las tasas de deterioro dinámico.

Principales resultados:

• El aumento de la incertidumbre en el número de víctimas afecta significativamente el ISS total.
• Abordar las condiciones psicológicas mejora la atención humanitaria pero puede disminuir la eficiencia del rescate.
• Priorizar las víctimas graves y ampliar la capacidad de los hospitales temporales mejora la eficiencia del rescate.

Conclusiones:

• Los modelos de optimización robusta superan a los modelos deterministas para escenarios de desastres a gran escala.
• Los responsables de la toma de decisiones deben equilibrar la atención humanitaria con la eficiencia del rescate según las preferencias específicas.
• El modelo proporciona un marco para optimizar la asignación de recursos médicos en escenarios posteriores a terremotos.