A GIS-based methodology for optimal allocation of acute stroke centers across the globe : a case study in Rio Grande do Sul

Abstract

Acute stroke is a major global cause of disability, particularly in low- and middle-income countries, responsible for 87% of related disabilities. Improving access to acute stroke centers (ASCs) with limited resources requires an efficient approach to expanding their number. Computational methods find in facility location problems (FLPs) the abstraction that enables the optimization of resource assignment to demand points in a network. Diverse applications, including emergency department and ambulance station locations, can be modeled as FLPs. Our proposed methodology utilizes Geographical Information Systems (GIS) tools and public datasets along with FLPs to assess and enhance a region’s current network of acute stroke centers. The proposed FLP is a multi-objective model designed to maximize population coverage, minimize the average distance to the nearest acute stroke center, and reduce the number of new centers required. We tested the application of the Nondominated-Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) for the optimization of the ASC network. We applied this methodology to Rio Grande do Sul, Brazil, as a case study. Our findings revealed significant accessibility issues in areas outside the metropolitan region. The optimization results suggest that adding 38 hospitals with minimal infrastructure could significantly enhance the current ASC network. Furthermore, to highlight the benefits of employing facility location problems, we analyze how accessibility to acute stroke treatment could improve if the state utilized our model to build the ASC network from scratch. Finally, we analyze the suitability of NSGA-II optimization in the proposed model.

O AVC agudo é uma das principais causas de sequelas graves a nível mundial, particularmente nos países de baixo e médio rendimento, os quais são responsáveis por 87% desses números. Aumentar o número de centros de tratamento de AVC tendo recursos limitados requer uma abordagem eficiente. Métodos computacionais encontram nos problemas de localização de instalações (FLPs) a abstração que permite a otimização da atribuição de recursos a pontos de procura numa rede. Diversas aplicações, incluindo a localização de departamentos de emergência e estações de ambulâncias, podem ser modelados como FLPs. A metodologia que propomos modela um FLP integrado a ferramentas de Sistemas de Informação Geográfica (GIS) e conjuntos de dados públicos para avaliar e melhorar a atual rede de centros de AVC de uma região. O FLP proposto é um modelo multiobjetivo projetado para maximizar a cobertura populacional, minimizar a distância média até o centro de AVC mais próximo e minimizar o número de novos centros necessários. Nós testamos a aplicação do algoritmo NSGA-II para a otimização da rede de centros de AVC. Aplicamos esta metodologia ao Rio Grande do Sul, Brasil, como um estudo de caso. Nossos resultados revelaram problemas significativos de acessibilidade em áreas fora da região metropolitana do estado. Os resultados da otimização sugerem que a adição de 38 hospitais com infraestrutura mínima poderia melhorar significativamente a atual rede de centros de AVC. Além disso, para destacar os benefícios da utilização de problemas de localização de instalações, analisamos como a acessibilidade ao tratamento de AVC agudo poderia melhorar se o estado utilizasse nosso modelo para construir a rede de ASC a partir do zero. Finalmente, analisamos se a aplicação do NSGA-II na otimização é adequada para o modelo proposto.