Universidad de Los Andes
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Gestión de operaciones en atención médica domiciliaria – Perspectivas de múltiples actores y manejo de incertidumbre
No full textDebido a la creciente importancia de la atención médica domiciliaria (HHC - Home Health Care) en los últimos años, ha aumentado la necesidad de mejorar su eficiencia en cuanto a servicio, capacidad y costos. Además, la interacción de diversos actores con intereses variados requiere la toma de decisiones multi-criterio para satisfacer sus expectativas, sumado a las diversas eventualidades diarias que pueden afectar la eficiencia del servicio. Dada esta problemática, el uso de herramientas para optimizar las operaciones de entrega de HHC es pertinente. Esta tesis explora, a través de diferentes investigaciones, la optimización de operaciones a corto y mediano plazo, integrando el Problema Multi-objetivo en la Prestación de Atención Médica Domiciliaria (MOHHCDP - Multi-Objective Home Health Care Delivery), que incluye la programación de turnos del personal de salud y la planificación de rutas y visitas del personal. Para solucionar el MOHHCDP, se proponen diferentes métodos basados en modelos exactos MILP, heurísticos y metaheurísticos tanto para escenarios mono-objetivo, multi-objetivo, y en la gestión proactiva y reactiva de las eventualidades diarias. Las propuestas fueron evaluadas utilizando diferentes instancias de datos de la literatura y escenarios reales. Los experimentos computacionales y casos de estudio confirman la eficacia de los métodos, que proporcionan a las operaciones un equilibrio más eficaz entre los objetivos de los actores en comparación con la planificación de un solo objetivo, y una gestión más sólida de los eventos aleatorios. Las contribuciones de esta tesis no solo aportan al conocimiento teórico en HHC, sino que también proporcionan soluciones prácticas para mejorar la calidad y sostenibilidad de estos servicios. Se espera que estos aportes sirvan como base para futuros desarrollos en el campo de las operaciones en la salud.The growing importance of Home Health Care (HHC) in recent years has increased the need to improve its efficiency in terms of service, capacity, and cost. Moreover, the interaction of various stakeholders with different interests necessitates multi-criteria decision-making to meet their expectations, in addition to the numerous daily contingencies that can impact service efficiency. Given these issues, the use of tools to optimize HHC delivery operations is relevant. Through various studies, this thesis explores the optimization of short- and medium-term operations, integrating the Multi-Objective Home Health Care Delivery Problem (MOHHCDP), which includes scheduling healthcare personnel shifts and planning routes and visits. To solve the MOHHCDP, different methods based on exact MILP models, heuristics, and metaheuristics are proposed for both single-objective and multi-objective scenarios, and the proactive and reactive management of daily contingencies. The proposals have been evaluated using various data instances from the literature and real-world scenarios. Computational experiments and case studies confirm the effectiveness of the methods, providing operations with a more effective trade-off among stakeholder objectives compared to single-objective planning, and a more robust management of random events. The contributions of this thesis not only add to the theoretical knowledge of HHC but also provide practical solutions to improve the quality and sustainability of these services. These contributions are expected to serve as a basis for future developments in health care operations.DoctoradoGestión de operacionesOptimizació
Consolidación de rutas intermodales: La evaluación de la localización de centros intermodales: Caso de la red ferroviaria colombiana
No full textEste estudio desarrolla un modelo de localización de hubs y ruteo para la consolidación de rutas intermodales (férreo-carreteras) en la red nacional ferroviaria de Colombia planteada para 2050, con el objetivo de optimizar los costos de transporte y fomentar el uso del modo férreo en Colombia. A partir de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP), se simulan distintos escenarios que consideran economías de escala, estructuras de costo logístico y umbrales mínimos de operación. El modelo, que permite el análisis de flujos en múltiples direcciones y diferentes modos de transporte, muestra una alta eficiencia computacional (brechas menores al 0.01%). Los resultados evidencian que, aunque el uso del servicio intermodal sigue siendo bajo, su participación puede incrementarse con políticas de incentivos, reestructuración de costos logísticos y planificación estratégica de la infraestructura. La investigación identifica hubs clave como Ciénaga, Bogotá y Cali, y propone un equilibrio operativo en siete centros intermodales, considerando tanto el volumen movilizado como la eficiencia en costos. Finalmente, se destaca la importancia de diferenciar entre nodos de captación y nodos de articulación de rutas para orientar de manera más precisa las inversiones en infraestructura y la planificación del transporte intermodal en el país.MaestríaIngeniería de transport
Fintech en la encrucijada: desafíos y barreras en el acceso a datos
No full textLa presente investigación analiza la tensión existente entre la innovación financiera y la protección de datos personales en el contexto del modelo de Open Finance en Colombia. Partiendo de un enfoque crítico y multidisciplinar, el estudio se centra en cómo el intercambio de datos financieros mediante APIs abiertas, promovido por las fintechs y regulado por normas como la Circular Externa 004 de 2024, puede generar tanto beneficios como riesgos para los consumidores financieros. Por un lado, este modelo promete una mayor inclusión, eficiencia y competencia en el sistema financiero, especialmente para consumidores históricamente excluidos. Por otro lado, plantea serias preocupaciones sobre la privacidad, la concentración de datos en grandes corporaciones, y la vulnerabilidad jurídica derivada del desconocimiento de los derechos digitales. A través de un diseño metodológico mixto, que combina el análisis de contenido normativo y doctrinal con grupos focales y herramientas financieras, se identifican los principales desafíos regulatorios, técnicos y éticos asociados al desarrollo del Open Finance en Colombia. En particular, se evalúa la capacidad de las fintechs para competir en condiciones equitativas frente a la banca tradicional, así como la suficiencia del marco normativo actual para proteger los derechos de los usuarios. La tesis integra, además, marcos teóricos sobre Big Data, vulnerabilidad cognitiva del consumidor y regulación tecnológica, destacando la importancia de acompañar las políticas de apertura de datos con programas de educación financiera y estrategias de supervisión. Finalmente, la investigación propone recomendaciones regulatorias orientadas a equilibrar la innovación financiera con la protección de la privacidad, fortaleciendo la confianza en los ecosistemas digitales. Así, este trabajo aporta a la discusión académica y política sobre el diseño de un ecosistema financiero más justo, ético y sostenible en economías emergentes como la colombiana.This research critically examines the tension between financial innovation and personal data protection within the framework of Open Finance in Colombia. Through a multidisciplinary approach, the study focuses on how data sharing through open APIs—promoted by fintech companies and regulated under norms such as Colombia’s External Circular 004 of 2024—can offer both opportunities and risks for financial consumers. While this model facilitates financial inclusion, efficiency, and competitiveness—especially for underserved populations—it also raises serious concerns regarding privacy, data monopolization by large corporations, and the legal vulnerability of users due to low digital literacy and lack of awareness of their rights. The study employs a mixed-methods methodology, combining content analysis of legal and doctrinal texts with focus group discussions and financial modeling tools. It identifies the main regulatory, technical, and ethical challenges associated with Open Finance, particularly the unequal competitive conditions faced by fintech firms compared to traditional banks, and the limitations of the current legal framework in ensuring effective data protection. Theoretical frameworks such as Big Data ethics, consumer cognitive vulnerability, and regulatory lag are incorporated to shed light on the broader structural implications of digital transformation in finance. Ultimately, the thesis offers regulatory recommendations aimed at reconciling financial innovation with privacy and data security, in order to build trust in digital financial ecosystems. This research contributes to both academic debate and public policy design, offering insights to promote a more equitable, ethical, and sustainable financial landscape in emerging economies like Colombia.Pregrad
Use of predictive models for anomaly detection in vital signs in pediatric intensive care units
No full textEl monitoreo efectivo de pacientes pediátricos en estado crítico en unidades de cuidados intensivos (UCIs) es un proceso que requiere una gran carga de trabajo y un análisis meticuloso para evaluar la condición de cada paciente. Este trabajo explora el uso de modelos de aprendizaje automático para la analítica predictiva con el fin de identificar signos de alerta temprana de deterioro clínico. Al integrar datos fisiológicos provenientes de dispositivos de monitoreo de pacientes, el sistema propuesto busca apoyar la toma de decisiones médicas mediante la generación de alertas que indiquen una posible inestabilidad en el estado del paciente. La metodología incluye adquisición y preprocesamiento de datos, desarrollo del modelo y validación en un entorno clínico. Este enfoque resalta el potencial de la analítica predictiva para mejorar los desenlaces clínicos al permitir intervenciones médicas proactivas.The effective monitoring of critically ill pediatric patients in intensive care units (ICUs) is a labor-intensive process that demands meticulous analysis to assess each patient's condition. This work explores the use of machine learning models for predictive analytics to identify early warning signs of clinical deterioration. By integrating physiological data from patient monitoring devices, the proposed system aims to support medical decision-making by generating alerts that indicate potential patient instability. The methodology involves data acquisition, preprocessing, model development, and validation in a clinical setting. This approach highlights the potential of predictive analytics to improve patient outcomes by enabling proactive medical interventions.Pregrad
Rediseño y optimización de la plataforma Sisinfo para la gestión de procesos universitarios
No full textEste trabajo de tesis propone el rediseño y la optimización de la plataforma Sisinfo, con el objetivo de mejorar la experiencia de los usuarios, incluyendo estudiantes, profesores y coordinadores. El proyecto busca optimizar la gestión de diversos procesos universitarios, como la elaboración de tesis y la aplicación a asistencias graduadas, así como los procesos administrativos de la coordinación. Además del rediseño y la optimización del sistema, se plantea la eliminación de funcionalidades obsoletas o innecesarias que ya no son utilizadas, dado que otras plataformas de la universidad cubren dichas necesidades. El enfoque incluye la implementación de tecnologías modernas y sostenibles a largo plazo, con el fin de garantizar una plataforma robusta, escalable y duradera, capaz de satisfacer las demandas de los usuarios en los próximos años.Pregrad
Automatización de compra de espacios publicitarios en un entorno de RTB
No full textEsta investigación desarrolla un sistema automatizado de compra de espacios publicitarios en entornos Real-Time Bidding (RTB) para Adsmovil, empresa colombiana de publicidad móvil. El problema abordado son los métodos manuales de establecimiento de precios que generan patrones erráticos de adquisición de impresiones, comprometiendo la visibilidad constante prometida a los clientes. La solución implementa un agente basado en Q-Learning que interactúa con un ambiente de simulación construido mediante mixturas gaussianas bivariadas. El estudio analizó 628 campañas colombianas de 2024, aplicando clustering no supervisado para identificar cinco segmentos con características operativas distintivas. Se evaluaron múltiples configuraciones variando duración de campañas y granularidad del espacio de acciones. Los resultados demuestran 100% de completitud en todos los clusters bajo condiciones mínimas de duración. Cada segmento requiere estrategias específicas, confirmando que no existe una configuración universalmente óptima. La investigación valida la viabilidad técnica del aprendizaje por refuerzo para automatización de pujas RTB en mercados latinoamericanos, contribuyendo tanto metodológicamente como en aplicación práctica para la optimización dinámica de precios en entornos de alta variabilidad.Maestrí
Validación del desempeño sísmico de muros de concreto prefabricado DMO para edificaciones de mediana altura en Colombia
No full textLos sistemas constructivos con elementos prefabricados en concreto son cada vez más utilizados para la construcción de edificaciones, ya que son altamente eficientes y presentan ventajas con respecto a la construcción tradicional fundida en sitio. Sin embargo, la construcción prefabricada requiere de un diseño mucho más detallado que abarque no sólo el tema de transporte al sitio de construcción, sino el comportamiento de sus elementos ante cargas estáticas y cíclicas como son los sismos, razón por la cual es fundamental conocer el comportamiento de las uniones entre elementos. Las estructuras prefabricadas han sido usadas desde hace más de 30 años en países con alta sismicidad como Japón, Nueva Zelanda y Estados Unidos. En el caso de Colombia, el Reglamento Colombiano de Construcción Sismo Resistente (NSR-10), establece en el Numeral A.3.1.7 que las edificaciones con sistemas de resistencia sísmica compuestos por elementos prefabricados deben usar un coeficiente de disipación de energía básico igual a 1.5 ( = 1.5). No obstante, el Título C de la NSR-10 en su numeral C.21.4.1 permite usar muros estructurales prefabricados intermedios con capacidad moderada de disipación de energía (DMO), siempre y cuando se cumpla con la totalidad de la sección C.21.4. De esta forma, el reglamento permite diseñar los muros para las fuerzas sísmicas obtenidas de acuerdo con el Título A de la NSR-10 usando un correspondiente a muros de concreto monolíticos para DMO, el cual es = 4.0 y no hay necesidad de cumplir lo prescrito en A.3.1.7 ni A.1.4.2. Es importante resaltar que se debe cumplir además con una seria de requisitos del Capítulo C.16 que cubre todo lo relacionado con concreto prefabricado, donde se deja claro que las conexiones juegan un papel primordial para el correcto desempeño de los elementos prefabricados y es uno de los temas más importantes al momento de definir el sistema de conexión a usar. Teniendo en cuenta lo anterior, el presente estudio busca validar el comportamiento sísmico, por medio de la metodología FEMA P695, de un sistema de muros prefabricados DMO para edificaciones de media altura en Colombia, las cuales fueron definidas como edificaciones entre 7 y 15 pisos. Este estudio se encuentra enmarcado dentro de un proyecto realizado entre el Centro de Investigación en Materiales y
Obras Civiles (CIMOC) de la Universidad de los Andes y la empresa ARGOS SOLUCIONES MODEULARES. Es importante mencionar que el proyecto ya concluyó con éxito la evaluación del sistema para edificaciones de 1 a 6 pisos (baja altura), razón por la cual el presente estudio se centra en la evaluación de edificaciones de mediana altura.ARGOS SOLUCIONES MODULARESMaestríaDiseño estructura
Noción de derivada como razón de cambio instantáneo para funciones polinómicas
No full textEn este trabajo presentamos una unidad didáctica sobre la noción de derivada como razón de cambio instantánea en funciones polinómicas, elaborada por nuestro grupo en el marco de la décimo tercera cohorte de la Maestría en Educación Matemática de la Universidad de los Andes. Implementamos esta unidad con estudiantes de grado undécimo del colegio Boston International, en la ciudad de Barranquilla.
Diseñamos esta propuesta para ser aplicada en instituciones educativas que incluyan la derivada como razón de cambio en su plan de estudios. Nuestro objetivo se basó en que los estudiantes comprendieran e interpretaran esta noción, y la utilizaran para analizar la variación de diferentes magnitudes con respecto al tiempo u otras variables.
La unidad didáctica se sustenta en los lineamientos del Ministerio de Educación Nacional de Colombia, especialmente en los Estándares Básicos de Competencias y los Derechos Básicos de Aprendizaje en Matemáticas para grado undécimo. Consideramos que este tema ha sido abordado en baja proporción en muchas instituciones del país, por lo cual propusimos tareas contextualizadas que favorecen su comprensión y promueven el pensamiento crítico, la creatividad y el trabajo colaborativo.Maestrí
Lo que supura un cuerpo grotescamente bello
No full textLa descomposición es algo hermoso, ver la presencia humana en algo que ya no lo parece, enfrentarse a la incertidumbre de no saber en qué se convertirá aquello que va perdiendo su forma, al menos como la conocemos, para dar paso a la mezcla de un algo que atrae como atrae el abismo y que al pasar de ser algo tan cercano a nosotros, incluso a veces nosotros mismos, a algo tan ajeno, no nos permite quitarle la mirada de encima.
A partir de una exploración propia sobre las dicotomías de lo bello y lo grotesco y la aceptación de una afinidad e interés latente que siempre he sentido por lo que consideramos feo, raro, degustar lo que generalmente produce asco como algo que me parece muy bello y que es muy rico no solo visualmente sino también en la manera en la que aborda y acapara todos los sentidos, logré dar vida a este proyecto de grado, mis pensamientos acompañados por unos seres cerámicos ilustrados que existen entre lo grotesco y lo bello de aprender a habitar el cuerpo en medio del rechazo a la materia y aspecto que lo conforman, que invitan a ver el cuerpo con sus excreciones y deformidades, apreciarlo por lo que es, una caligrafía nerviosa que captura la condición humana y se manifiesta, en este caso, a través de dibujos que abrazan los objetos que les dan estructura, que recubren el vacío que tienen dentro.Pregrad
Calibración de modelos de calidad de agua en redes de distribución utilizando algortimos genéticos: Estudio de Caso
No full textEsta investigación presenta el desarrollo de una metodología de calibración basada en algoritmos genéticos para la estimación del coeficiente cinético de reacción en pared (Kw), el cual describe el proceso de degradación del cloro residual debido a su interacción con las superficies internas de las tuberías en redes de distribución de agua potable. La conservación del cloro residual es fundamental para garantizar la desinfección del agua durante su transporte hacia los usuarios finales. Sin embargo, su estabilidad se ve afectada por múltiples factores, como la temperatura, el pH, la presencia de materia orgánica y el material de las tuberías.
Ante esta problemática, se propone una herramienta que permita ajustar los modelos matemáticos de simulación a las condiciones reales de operación de cada red. La metodología integra simulaciones hidráulicas y de calidad del agua mediante el software EPANET, combinadas con técnicas de optimización en entornos MATLAB y Python utilizando algoritmos genéticos. Se implementan diferentes escenarios de modelación cinética de primer orden, segundo orden y un enfoque con Kw variable sobre cinco redes de distribución: una red hipotética y cuatro redes reales ubicadas en Candelaria (Colombia), Fossolo (Italia), Balerma (España) y la red matriz Tibitoc–Casa Blanca en Bogotá (Colombia).
Los resultados obtenidos demuestran que la metodología propuesta permite reducir significativamente el error entre los valores simulados y los datos observados, validando su robustez y adaptabilidad a distintas condiciones operativas. Asimismo, se evidencia que el éxito en la calibración del coeficiente Kw depende en gran medida de estrategias eficaces para la reducción del espacio de búsqueda. Una vez identificado un espacio de soluciones prometedor, el algoritmo genético es capaz de optimizar de forma efectiva los parámetros del modelo, mejorando sustancialmente la predicción del comportamiento del cloro residual en la red.Maestrí