La operación eficiente de los servicios médicos de emergencia es crítica para cualquier sociedad. Normalmente, los modelos de optimización y simulación apoyan las decisiones sobre las ubicaciones de las estaciones de ambulancias de emergencia y las estrategias de gestión de ambulancias. Los insumos esenciales para tales modelos son las características espacio-temporales de los viajes en ambulancia. El acceso a datos sobre los movimientos de las ambulancias es limitado, por lo que los esfuerzos de modelado a menudo se basan en suposiciones (por ejemplo, la distancia euclidiana se utiliza como un sustituto del tiempo de viaje de la ambulancia; la ambulancia disponible más cercana se envía a una llamada; o se aplican estimaciones de tiempo de viaje, ofrecidas por interfaces de programación de aplicaciones para vehículos ordinarios, a las ambulancias). Estas simplificaciones se basan a menudo en datos incompletos o en sentido común sin estar completamente respaldadas por la evidencia. Por lo tanto, se requiere investigación basada en datos para modelar los viajes en ambulancia. Hemos investigado un conjunto de datos único de mediciones basadas en sistemas de posicionamiento global recopiladas de diecisiete ambulancias de emergencia durante tres años. Enriquecimos los datos explorando fuentes externas y diseñamos un procedimiento basado en reglas para extraer viajes en ambulancia para casos de emergencia. Los viajes se dividieron en conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento se utilizó para desarrollar una serie de modelos estadísticos que capturan las características espacio-temporales de los viajes en ambulancia de emergencia. Los modelos se utilizaron para generar viajes en ambulancia sintéticos, y estos se compararon con el conjunto de prueba para decidir qué modelos son los más adecuados y para evaluar en qué medida se ajustan a las propiedades estadísticas de los viajes del mundo real. Como se confirmó por los bajos valores de la divergencia de Kullback-Leibler (-) y por la prueba de Kolmogorov-Smirnov en el nivel de significancia de , encontramos un ajuste muy bueno entre las distribuciones de probabilidad de las propiedades espacio-temporales de los viajes sintéticos y reales. Una elección de modelado razonable es un modelo donde se utiliza la dependencia exponencial de la densidad de población para localizar casos de emergencia, los casos de emergencia se asignan a hospitales siguiendo probabilidades empíricas, y las ambulancias se enrutan utilizando los caminos más rápidos. Los modelos que desarrollamos pueden ser utilizados en optimizaciones y simulaciones para mejorar su validez.