Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Gestión tecnológica hospitalaria : Un enfoque sistémico

Este texto contribuirá a que la institución de salud se organice y prepare la información necesaria para emprender el largo y tortuoso camino de la determinación de la razón costo/beneficio y de la acreditación. Además, podrá ser muy útil para los estudiantes de los programas de pregrado y posgrado de ingeniería biomédica que se quieran especializar en la gestión de tecnologías del equipamiento biomédico y la ingeniería clínica. También podrá ser usado como guía de referencia por personas que estén directamente vinculadas al sector de la salud en departamentos de mantenimiento, ingeniería clínica o de servicios hospitalarios.