Experto de Universidad Loyola aplica un algoritmo para elegir la mejor ubicación de hospitales temporales

La selección de la ubicación es una decisión “muy importante y complicada para las autoridades y los responsables de la toma de decisiones”

 

El profesor doctor del Departamento de Gestión Empresarial de la Universidad Loyola Andalucía y miembro del grupo de investigación ‘Marketing for Society’ Morteza Yazdani 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, a través de un algoritmo, ha definido una serie de criterios de toma de decisión que permiten la mejor ubicación de hospitales temporales para asistir a enfermos de covid-19.

Según ha indicado la Universidad Loyola Andalucía en una nota, 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 (Turquía), una gran ciudad ubicada entre Asia y Europa que ha sufrido gravemente los efectos de la pandemia.

Así, 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 diez 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 titulado ‘Application of a Gray-Based Decision Support Framework for Location Selection of a Temporary Hospital during covid-19 Pandemic’, publicado en la revista ‘Symmetry’, 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.

En las grandes ciudades con alta población, los centros hospitalarios son instalaciones muy importantes diseñados para abordar problemas de salud. La selección de la ubicación es una decisión “muy importante y complicada 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.

Este problema ha resurgido fuertemente en el periodo de crisis sanitaria actual en el mundo, en que múltiples países y grandes ciudades han habilitado espacios temporales para tratar de forma más segura y con mayores prestaciones a enfermos afectados por la enfermedad covid-19. Seleccionar una ubicación idónea teniendo en cuenta diversas variables analizadas “puede contribuir a salvar muchas vidas en los momentos que viven algunas grandes ciudades del mundo”.

El análisis multicriterio (‘MCDM: Multi Criteria Decision Making’) es una disciplina científica que trata de ofrecer a través de una serie de cálculos matemáticos la mejor decisión en base a una serie de opciones planteadas. En este caso el presente estudio establece en base a los criterios seleccionados establecer un ranking de calidad y una toma de decisión “lo más acertada posible”.

En la actualidad, los científicos autores de este estudio “continúan trabajando en mejorar dichos sistemas de toma de decisiones, de manera que los resultados sean más precisos y de mayor calidad, y estudian la posibilidad de aplicarlos en base a obtener otros resultados aplicados a múltiples ámbitos susceptibles de mejorar resultados en base a una óptima toma de decisiones”. El investigador de la Universidad Loyola Morteza Yazdani ahora está coordinando como editor un ‘Special Issue’ en la revista de ‘Sustainability’.