Profesores
El profesor Mariño es Ph.D. in Industrial & Systems Engineering de la Mississippi State University, EE.UU. Además, ha obtenido los títulos de Máster en Data Science en Harvard Business School Extension, Master of Transportation & Logistics Management de la American Military University y Master of Science Engineering Management de la California State University en EE.UU. Asimismo, tiene el grado de Magíster en Administración con mención en Finanzas de la Universidad del Pacífico en Perú e Ingeniero Industrial de la Universidad de Lima, en el mismo país. Complementando su formación, obtuvo el Data Science and Big Data Analytics Certification del Massachusetts Institute of Technology, Data Science Certification de Harvard Extension School de la Harvard University, Stanford Certified Project Manager de Stanford University y Graduate Certificate Theoretical Statistics en la California State University, EE.UU.
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En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como directivo en compañías norteamericanas como Gerente General de MFC Project Engineers (4PL), Gerente Regional de Indigo Piping Systems (3PL), ambos cargos en California, EE.UU. Asimismo, desempeñó los cargos de Gerente de Operaciones en Nestlé, Gerente de Distribución de Embotelladora Latinoamérica S.A. en Perú. Asimismo, ha sido investigador en el laboratorio de Analytics & Optimization del Departamento de Ingeniería Industrial en Mississippi State University e Instructor para el Departamento de Ingeniería Industrial de University of Central Florida en EE.UU. Profesor e Investigador de Axia Institute en Michigan State University. De igual modo, fue Profesor universitario en Pregrado y Postgrado en diferentes universidades, así como Profesor visitante en la Universidad de La Sabana, Colombia. Complementando su experiencia, fue consultor de empresas en las áreas de Big Data Analytics, Supply Chain Management y Operations Research. Es actualmente consultor de las FFAA en Perú.
Actualmente, es Director de Data Strategy & Governance de CENTRUM PUCP, y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
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El profesor Mariño es Ph.D. in Industrial & Systems Engineering de la Mississippi State University, EE.UU. Además, ha obtenido los títulos de Máster en Data Science en Harvard Business School Extension, Master of Transportation & Logistics Management de la American Military University y Master of Science Engineering Management de la California State University en EE.UU. Asimismo, tiene el grado de Magíster en Administración con mención en Finanzas de la Universidad del Pacífico en Perú e Ingeniero Industrial de la Universidad de Lima, en el mismo país. Complementando su formación, obtuvo el Data Science and Big Data Analytics Certification del Massachusetts Institute of Technology, Data Science Certification de Harvard Extension School de la Harvard University, Stanford Certified Project Manager de Stanford University y Graduate Certificate Theoretical Statistics en la California State University, EE.UU.
En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como directivo en compañías norteamericanas como Gerente General de MFC Project Engineers (4PL), Gerente Regional de Indigo Piping Systems (3PL), ambos cargos en California, EE.UU. Asimismo, desempeñó los cargos de Gerente de Operaciones en Nestlé, Gerente de Distribución de Embotelladora Latinoamérica S.A. en Perú. Asimismo, ha sido investigador en el laboratorio de Analytics & Optimization del Departamento de Ingeniería Industrial en Mississippi State University e Instructor para el Departamento de Ingeniería Industrial de University of Central Florida en EE.UU. Profesor e Investigador de Axia Institute en Michigan State University. De igual modo, fue Profesor universitario en Pregrado y Postgrado en diferentes universidades, así como Profesor visitante en la Universidad de La Sabana, Colombia. Complementando su experiencia, fue consultor de empresas en las áreas de Big Data Analytics, Supply Chain Management y Operations Research. Es actualmente consultor de las FFAA en Perú.
Actualmente, es Director de Data Strategy & Governance de CENTRUM PUCP, y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
Los beneficios de los contratos inteligentes (SC) para la atención sanitaria sostenible son un tema relativamente reciente que ha atraído la atención dada su relación con la confianza y las ventajas de la descentralización, la inmutabilidad y la trazabilidad introducidas en la atención sanitaria. Sin embargo, se necesitan más estudios para explorar el papel de los SC en este sector basándose en los marcos propuestos en la literatura que reflejan la lógica empresarial que se ha personalizado, automatizado y priorizado, así como la confianza del sistema. Este estudio aborda esta laguna.
El objetivo de este estudio era proporcionar una comprensión global de las SC en la atención sanitaria a partir de la revisión de los marcos propuestos en la bibliografía.
Se realizó una revisión estructurada de la literatura basada en los principios PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Se seleccionó una base de datos -Web of Science (WoS)- para evitar el sesgo generado por las diferencias entre bases de datos y la manipulación de datos. Una evaluación cuantitativa de los estudios basada en metodologías de aprendizaje automático y reducción de datos se complementó con una revisión cualitativa, profunda y detallada de los marcos propuestos en la bibliografía.
Un total de 70 estudios, que constituían el 18,7% (70/374) de los estudios sobre este tema, cumplieron los criterios de selección y fueron analizados. Un análisis de correspondencias múltiples -con el 74,44% de la inercia – produjo 3 factores que describían los avances en el tema. Dos de ellos se referían a las principales funciones de los SC: (1) mejora del proceso de atención sanitaria y (2) garantía de la protección de la privacidad de los pacientes. La primera función incluía 6 temas, y la segunda, 3 temas. El tercer factor englobaba las características técnicas que mejoran la eficiencia del sistema. La revisión en profundidad de estos 3 factores y la identificación de las partes interesadas le permitieron a los autores caracterizar la confianza del sistema en los SC sanitarios. Se evaluó el riesgo de sesgo de cobertura y se obtuvieron buenos porcentajes de solapamiento: el 66% (49/74) de los artículos de PubMed aparecían también en WoS, y el 88,3% (181/205) de los artículos de WoS aparecían también en Scopus.
Esta exhaustiva revisión permitió comprender la relevancia de las SC y la potencialidad de su uso en una atención sanitaria centrada en el paciente que tenga en cuenta algo más que aspectos técnicos. También aporta ideas para futuras investigaciones basadas en partes interesadas, ubicaciones y comportamientos específicos.
El profesor Carlos Antonio Mariño del Rosario centra sus investigaciones en la optimización de sistemas energéticos, la gestión de microgrids y la aplicación de inteligencia artificial en la toma de decisiones operativas. Sus estudios buscan desarrollar modelos de optimización para mejorar la eficiencia energética y la sostenibilidad en sectores industriales y urbanos. Entre sus investigaciones más destacadas se encuentra “Smart contracts and shared platforms in sustainable health care: Systematic review”, publicada en JMIR Medical Informatics, donde analiza el uso de contratos inteligentes en la gestión de servicios de salud sostenibles. Asimismo, su artículo “Electric vehicles fast charger location-routing problem under ambient temperature”, publicado en Annals of Operations Research, examina la optimización de la ubicación de estaciones de carga rápida para vehículos eléctricos en función de variables ambientales.
Metodológicamente, el profesor Mariño emplea enfoques cuantitativos avanzados, como modelos de optimización estocástica, machine learning y análisis de big data. Sus investigaciones abordan problemáticas como la incertidumbre en la generación de energía renovable, la planificación eficiente de la infraestructura de carga de vehículos eléctricos y la gestión inteligente de microgrids. Su enfoque combina ingeniería de sistemas, modelado matemático y tecnologías emergentes para mejorar la toma de decisiones estratégicas en entornos energéticos y logísticos.
Los hallazgos de sus investigaciones han demostrado que la integración de big data y algoritmos de aprendizaje automático en la gestión energética permite mejorar la eficiencia y reducir costos operativos. Sus estudios han sido publicados en revistas indexadas de alto impacto como Computers & Industrial Engineering y Journal of Cleaner Production. Como alternativa de solución, propone el desarrollo de plataformas de análisis predictivo y la implementación de contratos inteligentes en la gestión de infraestructuras sostenibles.
Palabras clave: Optimización de sistemas energéticos, inteligencia artificial, microgrids, sostenibilidad y gestión de infraestructuras inteligentes.
