ABSTRACT
Un modelo estocástico de simulación permite estudiar y represen tar de manera simplificada el comportamiento de variables complejas en términos de probabilidad. En este contexto, el objetivo de este trabajo es presentar, a través del uso de herramientas de tecnologías de la información y comunicación, la aplicabilidad de modelos y métodos de simulación, en estudios de indicadores dentro del sector de la salud. A través del desarrollo de un caso de estudio, este trabajo demuestra el potencial de las herramientas tecnológicas @Risk y Excel en la construcción de modelos estocásticos que permiten a los profesionales de la salud predecir, monitorizar y dar soporte en la toma de decisiones en el tratamiento y seguimiento de indicadores e índices de una población.
A stochastic simulation model allows to study and represents in a simplified manner the behavior of complex variables in terms of probability. In this context, the objective of this work is to present, through the use of information and communication technology tools, the applicability of simulation models and methods, in studies of indicators within the health sector. Through the development of a case study, this work demonstrates the potential of the @Risk and Excel technological tools in the construction of stochastic models that allow health professionals to predict, monitor and support decision making in the treatment and monitoring of indicators and indices of a population.