hospitalarias

2.4 Criterios de evaluación y clasificación de soluciones en la localización de instalaciones hospitalarias

La combinación de la EMC con el uso de los SIG se ha venido aplicando cada vez con más frecuencia para el análisis de la idoneidad de sitios para la localización de instalaciones hospitalarias dado un objetivo. El método multi-criterio que se elija en determinado estudio depende principalmente de la información disponible, del objetivo planteado y de la eficiencia en el uso de un método que se estima según el tiempo que se toma para tomar una decisión (Beheshtifar y Alimoahmmadi, 2015).

Según el análisis cuantitativo realizado por Mejia (2019) los métodos multi-criterio más utilizados para la selección de la ubicación de nuevos hospitales son: en primer lugar el proceso analítico jerárquico (AHP) con un 30% de los estudios analizados y en segundo lugar encuentra con la misma frecuencia de uso los métodos: Fuzzy AHP, TOPSIS (Tecnique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) y Spatial Analysis (SA) con un 14% de los estudios analizados. A continuación, se presentan las principales características de casos de estudio que seleccionan estos métodos para identificar la localización de una o varias instalaciones hospitalarias.

El AHP es el principal procedimiento utilizado para la asignación de pesos a las variables en un modelo de decisión. Este procedimiento fue desarrollado por el matemático Thomas Saaty y consiste en formalizar la comprensión intuitiva de un problema complejo. El AHP permite que el tomador de decisión visualice el problema mediante la construcción de un modelo compuesto por tres niveles: objetivo, criterios y alternativas. Una vez construido se realizan comparaciones por pares entre estos factores y se atribuyen valores numéricos o pesos según las preferencias de las personas. Este procedimiento permite asignar pesos a los juicios dados por las personas que valoran cada criterio, logrando medir la contribución de cada elemento en el nivel superior de la jerarquía (Saaty, 1998). En la sección 2.5 de este documento se presentan casos de estudio que ilustran el amplio uso de este método.

El método TOPSIS se usa para ordenar las soluciones óptimas dando como resultado un ranking de alternativas. Beheshtifar y Alimoahmmadi (2015) resaltan que la inadecuada ubicación de un hospital puede resultar en incremento de gastos y en impactos del servicio de atención a la población. Para solucionar este problema, este estudio combina SIG con algoritmos genéticos multiobjetivo y utiliza TOPSIS para evaluar alternativas que cumplan con 24 UNIGIS América Latina

cuatro objetivos: minimizar costo total de transporte, minimizar la inequidad en el acceso, minimizar la incompatibilidad en el uso de la tierra y minimizar el costo de adquisición de la tierra. La principal ventaja que encuentra este estudio en el uso de este método es que permite comparar y evaluar múltiples soluciones óptimas de localización con diferentes facilidades para la atención. En este caso, el autor resalta el uso de GIS para facilitar la manipulación y la presentación de datos espaciales y la EMC para el ranking de áreas potenciales dados múltiples criterios de selección.

El caso de estudio presentado por Khaksefidi, Miri y Proceedings (2016) para la construcción de un nuevo hospital ilustra la comparación de varios métodos para analizar criterios cualitativos y cuantitativos de varias ciudades: la densidad poblacional, la tasa de accidentalidad, la calidad de las carreteras, el acceso a la capital y el clima. Teniendo en cuenta las características y la estructura del problema multicriterio compara el uso de cuatro métodos: AHP, TOPSIS, simple aditivo ponderado y ELECTERE. Los cuatro métodos utilizados determinaron la misma ciudad como la más apropiada para establecer el nuevo hospital en la región analizada.

Por otro lado, el método Fuzzy AHP es un sistema de red analítica difusa para analizar variables cuantitativas y cualitativas. Chatterjee y Mukherjee (2013) ilustra el uso de este método para analizar tres factores en un proyecto de construcción de un hospital: el costo de la tierra, la densidad poblacional y la proximidad al transporte público. Este estudio identifica el factor costo como el factor más significativo para la selección de la localización de un hospital en la región analizada debido a aspectos culturales y económicos. Un segundo ejemplo en el uso de Fuzzy AHP lo presentan Soltani y Marandi (2011) para calcular los pesos de las alternativas de ubicación de un hospital que permiten minimizar efectos secundarios que incrementen los costos asociados a la construcción en sitios descuidados, analizando criterios cualitativos y cuantitativos. El tercer estudio que ilustra el uso de este método lo presentan Vahidnia, Alesheikh y Alimohammadi (2009) para un problema específico de crear una red de hospitales bien distribuida dados multiples criterios en conflicto. En este último caso se utilizó este método para evaluar los factores de decisión y sus impactos en sitios alternativos, los criterios evaluados en este caso son: el servicio a la población objetivo con un tiempo, la contaminación y el costo mínimo de la construcción.

Por último, el uso del método Spatial Analysis se ilustra en el caso presentado por Buzai (2015) donde la geografía toma una gran importancia para entender la distribución espacial

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