Algoritmos que te dicen dónde montar un hospital de campaña con el COVID

Un experto de la Universidad Loyola aplica un algoritmo para seleccionar la ubicación óptima de hospitales temporales para enfermos de COVID-19.

Morteza Yazdani, profesor doctor del Departamento de Gestión Empresarial de la Universidad Loyola y miembro del grupo de investigación Marketing for Society, ha participado en un estudio junto con otros científicos de la Universidad Católica del Norte en Chile y la Universidad de Sabanci en Turquía que define una serie de criterios de toma de decisión que permiten la mejor ubicación de hospitales temporales para asistir a enfermos de COVID19. 

Mediante dos sistemas de toma de decisiones basadas en algoritmos, CRITIC y CoCoSo-G, los científicos han ideado una serie de tablas capaces de seleccionar la mejor ubicación para los centros hospitalarios en base a una serie de criterios económicos, ambientales y sociales, basándose en el ejemplo del caso de Estambul, ciudad que ha sufrido gravemente los efectos de la pandemia. 

El investigador experto en organización industrial y métodos de decisión multicriterio, ha participado aportando una serie de cálculos matemáticos capaces de seleccionar la mejor opción en base a una serie de opciones planteadas. El sistema de toma de decisiones multicriterio denominado CoCoSo-G aplicado a este estudio fue ideado por el investigador de la Universidad Loyola y establece una valoración de calidad en base a los factores planteados a analizar.

Para realizar el trabajo, los científicos han seleccionado 10 criterios de decisión que afectarían directamente a la ubicación de los centros: la congestión del tráfico, la accesibilidad a través de las carreteras, accesibilidad por aeropuertos, centros de salud de cada distrito, población de las zonas residenciales cercanas al hospital, el precio del terreno, el coste del transporte, potencial de expansión futura, distancia de las zonas industriales y la regulación local de emisiones industriales. 

Una vez seleccionados los criterios y estableciendo valores para cada uno, el primer algoritmo denominado CRITIC, evaluó el nivel de cada criterio en la ciudad de Estambul, y posteriormente, el sistema CoCoSo-G realizó una comparación entre los índices asociados a cada factor, dando como resultado una evaluación capaz de predecir la mejor ubicación de hospitales en base a todos los criterios seleccionados, obteniendo así, las mejores alternativas para gestionar la pandemia de la forma más eficaz y capaz de evitar un mayor número de fallecimientos en base a la ubicación del centro de atención. 

El artículo científico trata de contribuir a la realización de un análisis lógico de las alternativas de ubicación de hospitales temporales que tenga en cuenta todos los criterios, lo cual permitirá a los encargados de formular políticas públicas abordar mejor el problema de la selección de la ubicación.

La selección de la ubicación de un centro hospitalario suele ser una decisión compleja para las autoridades y los responsables de la toma de decisiones, ya que en este proceso intervienen múltiples factores de decisión implícitos en muchas relaciones directas o indirectas con factores económicos, ambientales y sociales. El problema se ha acentuado con la pandemia que ha obligado a muchos países a habilitar espacios temporales para tratar de forma más segura y con mayores prestaciones a enfermos afectados por la enfermedad COVID-19. 

El titulado del artículo científico es “Application of a Gray-Based Decision Support Framework for Location Selection of a Temporary Hospital during COVID-19 Pandemic” publicado en la revista Symmetry.