Un Modelo de Optimización Basado en Lógica Difusa Para la Asignación Eficiente y Equitativa de Recursos en la Atención a la Diabetes Mellitus: Análisis de Datos del SUS (2015–2024)

Resumen

Objetivo: Desarrollar y validar un modelo de optimización basado en lógica difusa para identificar estrategias efectivas de asignación de recursos para la atención de diabetes mellitus (DM) en el Sistema Único de Salud brasileño (SUS). Métodos: Estudio transversal retrospectivo utilizando registros de DATASUS, SIH-SUS e Hiperdia (enero/2015 a diciembre/2024) en 5.570 municipios brasileños. Construimos un sistema de inferencia difusa jerárquico tipo Mamdani incorporando indicadores epidemiológicos, económicos, clínicos y estructurales. El modelo fue calibrado con datos históricos, validado mediante evaluación técnica, empírica y por expertos, e incorporado a una estructura de optimización multiobjetivo para evaluar escenarios alternativos de inversión. Resultados: El conjunto de datos integró 8.347.219 hospitalizaciones relacionadas con DM. El sistema difuso demostró una cobertura del 97,3% y superó los enfoques convencionales con un error porcentual absoluto medio del 12,4% en las predicciones de gastos. En condiciones de línea base, el modelo recomendó aumentar las inversiones en atención primaria del 31,2% al 42,7%, reduciendo la atención hospitalaria terciaria del 38,4% al 28,9%. Estas reasignaciones predijeron una mejora del 8,4% en el control glucémico, una reducción del 12,7% en las hospitalizaciones y una disminución del 6,2% en la mortalidad a cinco años. El análisis identificó 847 municipios prioritarios que requieren intervención focalizada. Conclusión: La optimización basada en lógica difusa demuestra potencial sustancial para mejorar la eficiencia de la atención diabética mediante reasignación estratégica priorizando la expansión de atención primaria e intervenciones orientadas a la equidad en regiones desatendidas. Las limitaciones incluyen el uso de datos retrospectivos, la imposibilidad de validación prospectiva y la no captura de atenciones en la red privada.