El hospital cognitivo como laboratorio de innovación en salud ambiental
Cuando la salud supera la eficiencia energética
En los entornos hospitalarios, la gestión energética no puede regirse únicamente por criterios de eficiencia o rendimiento. El Hospital Cognitivo representa un modelo donde la optimización del consumo está supeditada a la salud de los pacientes y el personal sanitario. En este caso enfocado a enfermedades respiratorias como Covid19, Influenza y VRS.
En situaciones de posibles brotes infecciosos, los protocolos de ventilación y calidad del aire pueden implicar un mayor consumo de energía, ese coste debe ser asumible e incluso necesario.
Gemelo digital como algoritmo de predicción ambiental
Uno de los avances más relevantes es la creación de un gemelo digital basado en Inteligencia Artificial del entorno medioambiental del hospital. Este modelo replica las condiciones exteriores tanto de patrones climáticos (temperatura, humedad …) como de aerosoles (NO2, CO2 …), con esto permite anticipar posibles situaciones de riesgo epidemiológico con semanas de antelación.
Este sistema cruza los datos medioambientales con la situación epidemiológica local para generar alertas preventivas, de esta manera el hospital puede activar protocolos más estrictos de ventilación y filtración de las diferentes estancias antes de que sea clínicamente visible.
Riesgo interior: la estancia como variable crítica
En conjunto con el indicador exterior, la exposición en entornos interiores es un factor de riesgo igual o más relevante. El hospital cognitivo incorpora un índice por estancia que tiene en cuenta la estancia, sus condiciones ambientales, como el tiempo por estancia, número de personas, incluso el tiempo medio en cada una de ellas.
Este modelo calcula curvas de riego acumulado en cada estancia para proponer medidas de corrección específicas, desde ajustes en la renovación del aire hasta la reorganización del flujo de pacientes.
De esta manera la gestión energética queda totalmente ligada a la reducción del riesgo de infección.
