Un estudio con participación del IFISC (CSIC-UIB) propone un método para asignar de manera óptima los pacientes de COVID-19 a los hospitales.

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Un estudio con participación del IFISC (CSIC-UIB) propone un método para asignar de manera óptima los pacientes de COVID-19 a los hospitales. El informe sugiere que se podría utilizar un algoritmo para ayudar a optimizar el intercambio de recursos de atención médica durante la crisis sanitaria, evitando que las unidades de cuidados intensivos (UCI) se vean desbordadas.

El estudio propone un método de equilibrio de carga para transferir los pacientes críticos de la UCI entre los hospitales y así asignar de manera óptima a los nuevos pacientes, lo que podría ayudar a reducir el estrés en los sistemas de salud en la segunda ola, así como en las posibles olas posteriores que se avecinan.

El equipo de investigación, dirigido por el Dr Lucas Lacasa, profesor titular de Matemáticas Aplicadas de la Universidad Queen Mary de Londres e investigador asociado en el IFISC (UIB-CISC), y que incluye a científicos de la Universidad de Exeter y de la Universidad de Bristol, probó el algoritmo utilizando los datos disponibles tanto del NHS como del sistema sanitario español.

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Los resultados mostraron que este enfoque matemático podría ayudar a redistribuir hasta 1.000 pacientes de la UCI que de otra manera probablemente no recibirían los cuidados intensivos apropiados. En este estudio, los investigadores adoptaron un enfoque similar para gestionar los recursos de la UCI en las redes de hospitales, donde la «carga» que debe asignarse es la cantidad de pacientes UCI o de ventiladores, y el redireccionamiento tiene lugar entre los hospitales.

Utilizando el modelo, los investigadores demostraron que cuando la demanda de la UCI es uniforme en todo el país es posible permitir el acceso de hasta 1.000 casos adicionales en el Reino Unido en un solo paso del algoritmo, sin necesidad de aumentar la capacidad. En escenarios más realistas, donde vemos diferencias en la demanda entre hospitales o regiones, los científicos encontraron que su nuevo método podría equilibrar unas 600 camas por paso en el sistema español cuando se comparten los recursos a nivel local, y más de 1.300 utilizando el reparto a nivel nacional, lo que potencialmente salvaría un gran porcentaje de estas vidas que de otra manera no tendrían acceso a las UCI.

Se espera que este enfoque matemático también pueda utilizarse para ayudar a reducir la demanda cuando la epidemia comience a disminuir, permitiendo que los hospitales vuelvan a la normalidad de la manera más eficiente posible.

«Hemos validado que el método funciona con datos reales del Reino Unido y España, y ha demostrado que puede utilizarse para equilibrar pacientes en tiempo real. Actualmente estamos en el proceso de explorar cómo hacer operativo el método dentro del sistema de salud, y estamos desarrollando una interfaz de usuario amigable», ha explicado el Dr. Lucas Lacasa, profesor titular de Matemáticas Aplicadas de la Universidad Queen Mary e investigador asociado del IFISC (UIB-CSIC).