La charla presentó de forma clara los fundamentos de la simulación de eventos discretos, explicando qué es un modelo de simulación y su utilidad como herramienta para la toma de decisiones en sistemas reales. Se introdujeron los dos pilares principales de este tipo de simulación: la generación artificial de aleatoriedad, mediante métodos como la transformada inversa, y la simulación del paso del tiempo.

A lo largo de la exposición se abordaron las componentes de los modelos de simulación, las variables de estado, los eventos y el uso de contadores estadísticos para analizar el comportamiento del sistema. También se introdujo el concepto de gemelos digitales, destacando su relevancia para replicar sistemas reales y evaluar mejoras antes de su implementación.

La parte más destacada de la charla fue la presentación de casos reales en el ámbito sanitario, especialmente el análisis del flujo de pacientes en un servicio de urgencias basado en más de 720.000 pruebas diagnósticas. La comparación entre un modelo rotacional simple y un modelo rotacional paralelo con distintos niveles de prioridad mostró mejoras significativas en la satisfacción de los pacientes y en la reducción de la ociosidad del personal médico. Asimismo, se mencionó la aplicación de modelos de simulación para la predicción de camas hospitalarias durante la pandemia de la COVID-19.

Como valoración crítica, la exposición resultó especialmente interesante y de gran utilidad, ya que combinó de manera efectiva los conceptos teóricos con aplicaciones prácticas reales. Esto permitió comprender el impacto que la simulación puede tener en la optimización de sistemas complejos, especialmente en contextos tan críticos como el sanitario, reforzando su importancia como herramienta clave en la toma de decisiones.

Reseña realizada por: Ignacio Martínez Gisbert

Estudiante máster 2025-2026

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