El trabajo, con participación del Instituto de Análisis Económico del CSIC, en Barcelona, parte de la teoría de juegos para mejorar las asignaciones de donantes y pacientes. El trabajo ha sido galardonado este año como mejor contribución aplicada en Investigación Operativa de los Premios SEIO-FBBVA 2024. Esta investigación es aplicable a otros ámbitos de intercambio, como los bancos de tiempo o los programas de becas Erasmus.
Una investigación de Flip Klijn, investigador del CSIC en el Instituto de Análisis Económico (IAE-CSIC), junto a Péter Biró, de la Universidad Corvinus de Budapest, Xenia Klimentova y Ana Viana, ambas del Instituto de Ingeniería, Tecnología y Ciencia de Sistemas y Computadores (INESC TEC, Porto), ha utilizado la teoría de juegos para proponer un algoritmo que proporciona de forma rápida asignaciones beneficiosas en trasplante renal cruzado.
Los autores demuestran matemáticamente y a través de simulaciones que el algoritmo es más equitativo que los usados habitualmente. Más concretamente, el algoritmo propuesto genera asignaciones que “respetan la mejora aportada por los participantes”, tal como se explica con más detalle en la revista R+D CSIC.
El trabajo, que se publicó en la revista Mathematics of Operations Research, ha sido galardonado este año con el premio a la Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa de los Premios SEIO-FBBVA 2024.
Los programas de trasplante renal cruzado son un “mercado” de intercambio, si bien no hay beneficio económico y la participación es altruista. Según datos de 2019, España, Reino Unido y Países Bajos son los países de Europa con programas más consolidados.
Estos programas aumentan la posibilidad de hallar un donante compatible a base de cruzar parejas de donantes y receptores. También pueden organizar ciclos de intercambio que involucren a tres o más parejas. Por ejemplo, en un ciclo de tres parejas, el donante de la pareja A puede donar al receptor de la pareja B, el donante de B al receptor de la pareja C, y el donante de C al receptor de la pareja A. Además, existe la posibilidad de generar cadenas de intercambio.
Cada cierto tiempo, estos programas realizan un proceso de ‘matching’, para encontrar la mejor combinación de ciclos de intercambio. El objetivo es identificar y combinar los intercambios (como cadenas cerradas) de forma que el número total de trasplantes realizados sea maximizado.
La investigación galardonada buscaba, a partir de soluciones clásicas de la teoría de juegos, un mecanismo que respete la mejora, o lo que se podría definir como el esfuerzo realizado por el participante. De esa forma, se incentiva que más personas participen en el programa de trasplante cruzado. Sobre todo, se busca no “castigar” a los participantes que han hecho un esfuerzo en mejorar los intercambios.
“Nuestro objetivo era buscar un mecanismo que se pueda aplicar sistemáticamente y que garantice un máximo número de trasplantes cruzados garantizando la estabilidad y las propiedades de mejora respetada”, apunta Flip Klijn, investigador del IAE-CSIC. La metodología ha sido puesta a prueba en simulaciones basándose en datos recreados a partir de los programas de intercambio renal.
El estudio demuestra que, cuando los programas de intercambio renal son lo suficientemente grandes, se pueden tener en cuenta las compatibilidades y garantizar en gran medida la propiedad de mejora respetada, sin una reducción significativa en el número de trasplantes.
El algoritmo no solo podría aplicarse a los programas de trasplante renal cruzado (en su implementación se requeriría la participación de otros especialistas, especialmente del sector clínico y sanitario), sino que también podría aplicarse a otros ámbitos de intercambio, como los bancos de tiempo o los programas de becas Erasmus.
Artículo de referencia:
Shapley–Scarf Housing Markets: Respecting Improvement, Integer Programming, and Kidney Exchange. Péter Biró, Flip Klijn, Xenia Klimentova, Ana Viana. Mathematics of Operations Research, Volume 49, Issue 3, August 2024 (published online: 12 Oct 2023) https://doi.org/10.1287/moor.2022.0092
Esquema de ejemplos de combinaciones en trasplante renal cruzado. De izquierda a derecha, parejas, ciclos y cadenas de intercambio.