La médica intensivista Laida Esparza Artanga ha propuesto en su tesis doctoral, defendida en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), un modelo digital interactivo que simula el funcionamiento de una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), con el fin de analizar la toma de decisiones sobre los ingresos y las altas de los pacientes y mejorar de este modo la gestión de los recursos y la calidad del servicio prestada a los pacientes. La tesis, que se desarrolló durante la pandemia del COVID-19 y que puso de relevancia la importancia de optimizar el uso de las UCI en momentos de alta ocupación, está dirigida por los profesores está dirigida por los profesores del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA, además de miembros del instituto de investigación ISC de esta institución Cristina Azcárate Camio y Fermín Mallor Giménez.
La nueva doctora por la UPNA colabora, desde 2011, con el citado departamento de la universidad puesto que, según explica, “la aproximación interdisciplinar a este problema es la única posible para obtener soluciones eficaces y relevantes”. Así, en colaboración, se han llevado a cabo proyectos de investigación sobre la gestión de operaciones, logística y análisis de la toma de decisiones en el ámbito de la salud. “Esto hace posible reunir dos puntos de vista diferentes sobre distintos problemas y así considerar y enriquecer tanto los aspectos clínicos como técnicos para proporcionar la base necesaria para mejorar la calidad y eficiencia de los servicios de salud”, apunta.
Dentro de esta colaboración, durante la pandemia por el virus SARS-CoV2, se llevó a cabo un trabajo de cooperación con la Comunidad Foral de Navarra, la Comunidad de La Rioja y, finalmente, con el Ministerio de Sanidad para proporcionar predicciones sobre la necesidad de camas de hospitalización y de UCI durante la pandemia para cada una de las 17 Comunidades Autónomas, gracias al desarrollo del software de simulación COVIDSIM.
Finalmente, mediante el desarrollo y aplicación de técnicas y métodos de análisis de datos y simulación computacional se desarrolló el modelo digital interactivo anteriormente comentado que es capaz de reproducir, en un entorno virtual, el funcionamiento real de una UCI y analizar, en un entorno de simulación, las decisiones que toman los médicos cuando gestionan los ingresos y las altas de los pacientes, sobre todo en situaciones de alta ocupación de camas de UCI.
Laida Esparza Artanga es graduada en Medicina por la Universidad de Navarra, con especialidad en medicina intensiva por el Hospital de Navarra (actual Hospital Universitario de Navarra). Continuó su desarrollo profesional como médico especialista en medicina intensiva en diversos centros sanitarios, tanto privados como públicos, y ha trabajado desde 2019 hasta la actualidad en el Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Universitario de Navarra.
En su faceta docente, ha sido profesora asociada en la Universidad de Navarra desde 2002 hasta la actualidad y pertenece, desde 2014, al Comité Pedagógico de Formación mediante Simulación en el Paciente Crítico. Ha participado como docente en multitud de cursos sobre temática relacionada con la medicina, y en particular sobre todo con la medicina intensiva, y desde el año 2019, ha impartido diversos seminarios en la UPNA.
Desde 2011, colabora con el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA con el propósito de mejorar la gestión de los recursos y la toma de decisiones en salud, y más en concreto en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). En concreto, Laida Esparza pertenece al grupo de investigación DECYL (Data, Statistics, Quality and Logistics) y al centro q-UPHS (Quantitative Methods for Uplifting the Performance of Health Services, www.unavarra.es/quphs), para la mejora de servicios de salud mediante técnicas cuantitativas.
En relación con su actividad investigadora, puede destacarse su participación en 6 libros, 18 publicaciones en revistas científicas indexadas (10 de ellas, relacionadas con la tesis), 39 ponencias y comunicaciones en congresos internacionales (19 en relación con la tesis) y 110 en nacionales (30 relacionadas con la tesis).
