Teoría de sistemas para simulacionistas

Conceptos de teoría de sistemas explicados en términos simples para comprender mejor cómo funcionan los simuladores

Las simples cadenas causales de eventos no son suficientes para comprender fenómenos complejos como la evolución del clima, la salud y la enfermedad en el cuerpo humano o la propagación de enfermedades infecciosas. La teoría de sistemas ofrece un enfoque alternativo para formular y responder preguntas sobre tales fenómenos. El propósito de este breve artículo es presentar sus conceptos básicos a la audiencia de SIMZINE.

Un sistema es un conjunto estructurado de partes que interactúan. Una variable independiente es una cantidad variable en el tiempo en el entorno del sistema que influye en el comportamiento del mismo. Una variable dependiente es cualquier cantidad de interés en el sistema que varía en el tiempo y cuya influencia sobre el entorno depende de las variables independientes. La cantidad de líquido administrado a un paciente es un ejemplo de variable independiente. La presión arterial en evolución resultante es un ejemplo de una variable dependiente. Usando estas cantidades podemos hacer preguntas básicas sobre el comportamiento del sistema y proporcionar explicaciones o predicciones relevantes.

Las características fundamentales relacionadas de muchos sistemas son su organización jerárquica (los sistemas y subsistemas pueden distinguirse) y la modularidad (las partes o subsistemas pueden unirse o reemplazarse por partes equivalentes). La medicina occidental analiza el cuerpo humano en términos de sistemas de órganos, órganos, tejidos, células y moléculas. Reparar o reemplazar “piezas dañadas” o que funcionan mal es una práctica diaria para extender la esperanza de vida. Muchos sistemas incluyen mecanismos de control de feedback. El feedback negativo tiene un papel estabilizador y ayuda a mantener variables críticas en rangos estrechos bajo condiciones ambientales cambiantes. Por ejemplo, la disminución del contenido de oxígeno en la sangre durante el ejercicio dará como resultado un aumento de la ventilación, aumentando nuevamente los niveles de oxígeno. El feedback positivo no solo es importante en la comunicación y la educación, también ocurre en la naturaleza. Por ejemplo, durante el trabajo de parto, la cabeza fetal empuja el cuello uterino, lo que provoca la liberación de oxitocina, lo que provoca contracciones más profundas y rápidas, lo que aumenta la presión sobre el cuello uterino, hasta que se produce el parto. La ingeniería de control y el diseño de sistemas son otras áreas que se basan en la teoría de sistemas. El modelado es la “rama ejecutiva” de la teoría de sistemas.

Un modelo es una representación formal de las relaciones entre las variables del sistema de interés. El desarrollo de un modelo comienza con la formulación de requisitos en forma de una versión más explícita de la Figura. 1, por ejemplo, para un modelo de paciente de cuidados intensivos.

Los requisitos adicionales del modelo pueden especificar qué mecanismos deben reflejarse en el mismo, qué mecanismos pueden excluirse y cuál es el mejor nivel de representación. Por ejemplo, ¿debe representarse o no el barorreflejo o la función renal? ¿Se deben modelar las células y los tejidos, o los modelos a nivel de órganos son lo suficientemente precisos? Los modelos más complejos suelen ser más precisos, pero tienen más parámetros (constantes en las ecuaciones del modelo que determinan las relaciones entre las variables) que deben estimarse, y su implementación de software puede ser demasiado lenta para la aplicación prevista. El desarrollo del modelo implica entonces la formulación de un modelo conceptual. Ejemplos de modelos conceptuales son diagramas de bloques detallados de subsistemas conectados o diagramas de componentes. Diseñar y construir un modelo físico es una opción, pero más a menudo derivamos un modelo matemático y lo implementamos en el software; consulte más adelante van Meurs (2011). Los modelos más simples se pueden analizar matemáticamente, pero para los modelos complejos de sistemas fisiológicos a menudo usamos la simulación.

Un simulador es un dispositivo que asume la apariencia y el comportamiento de un sistema. Para los simuladores utilizados en la investigación, donde el acento recae en el comportamiento del sistema, las variables independientes se pueden configurar a través del teclado y las variables dependientes se pueden trazar. Para los simuladores de entrenamiento médico, tanto el comportamiento como la apariencia del simulador son importantes. El comportamiento del simulador puede ser controlado por un operador, o automáticamente por guiones o modelos de escenarios, consulte también van Meurs, et al. (1997). Los guiones predefinidos se comportan de manera predecible, pero no se puede esperar que reflejen todas las situaciones potenciales resultantes de la manipulación de múltiples intervenciones por parte de los alumnos. En un artículo posterior volveremos al diseño de simuladores de entrenamiento en cuidados agudos.

Los sistemas abundan en el cuidado de la salud. El modelado y la simulación se aplican al estudio, entrenamiento y diseño de todos estos sistemas. El alcance de la revista académica revisada por pares, Advances in Simulation, incluye investigación empírica y conceptual sobre teoría de sistemas y modelado y simulación de fisiología humana. Las presentaciones sobre cualquiera de estos temas son bienvenidas.

Referencias

Van Meurs WL, Good ML, Lampotang S. Functional anatomy of full-scale patient simulators. J Clin Monit 1997 Sep;13(5):317-24.

Van Meurs W: Modeling and simulation in biomedical engineering: Application to cardiorespiratory physiology, New York, McGraw-Hill, 2011.

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