Científicos de la Universidad Católica del Norte en Chile y la Universidad de Sabanci en Turquía, junto al doctor del Departamento de Gestión Empresarial de la Universidad Loyola (Sevilla) y miembro del grupo de investigación Marketing for Society, Morteza Yazdani, han creado un algoritmo para seleccionar la ubicación óptima de hospitales temporales para enfermos de Covid-19.	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 criterios económicos, ambientales y sociales, basándose en el ejemplo del caso de Estambul, una ciudad ubicada entre Asia y Europa que ha sufrido gravemente los efectos de la pandemia.	Para realizar el trabajo, publicado en la revista 'Symmetry', 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, a su vez, evitando un mayor número de fallecimientos en base a la ubicación del centro de atención.	En la actualidad, los 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, además, 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.	
Un algoritmo selecciona la ubicación óptima de hospitales temporales para enfermos de Covid-19