Как показали финские исследователи, эффективное распределение медицинских ресурсов можно смоделировать математически. Исследование, начатое за несколько лет до появления коронавируса, предлагает своевременную информацию для правительств и организаций, которые столкнулись с беспрецедентным кризисом в области здравоохранения. В частности, он представляет собой комплексную модель решения для оптимизации использования альтернативных тестов и методов лечения для определенных групп населения и предполагает, что даже неидеальные тесты могут помочь повысить эффективность расходования ограниченных ресурсов здравоохранения.
Ученые, принимающие решения, разработали модели, которые помогают правительствам и политикам распределять ограниченные ресурсы здравоохранения. Модель принятия решений, разработанная исследователями Aalto, учитывает различия между сегментами населения и показывает, что специфические для каждого сегмента стратегии тестирования и лечения имеют решающее значение для достижения положительных результатов в отношении здоровья, особенно когда возможности для лечения ограничены. "Когда мы редактировали документ всего несколько месяцев назад, мы никогда не думали, как скоро структура станет настолько актуальной," говорит профессор Ахти Сало, директор лаборатории системного анализа в университете Аалто.
Все результаты в отношении здоровья выигрывают от прекращения распространения болезни
В документе, опубликованном в журнале Decision Sciences, показано, как ресурсы здравоохранения могут быть потрачены для достижения различных целей на уровне населения, таких как «утилитарная» цель (которая фокусируется на максимальном улучшении совокупного здоровья всего населения) и «эгалитарная». цель (которая дает приоритет наиболее нуждающимся, ограничивая различия между сегментами). Модель решения помогает политикам сбалансировать эти две цели и показывает, как их можно достичь, распределяя ресурсы соответствующим образом.
Исследование проводилось до вспышки COVID-19, и данные для иллюстрации модели на самом деле относятся к ишемической болезни сердца. В результате модель не адаптирована напрямую к инфекционным заболеваниям, хотя группа учтет это в своей будущей работе. Однако заразительность не влияет на актуальность модели в отношении тестирования. "Добавление инфекции в нашу модель, скорее всего, повысит ценность всех форм тестирования, поскольку прекращение распространения болезни приносит пользу всем результатам для здоровья," сказал профессор Сало.