Recientemente, un grupo de investigadores modeló la transmisión de COVID-19 dentro de una sala de aislamiento en el Hospital Royal Brompton en Londres, Reino Unido. Su objetivo era explorar el diseño óptimo de la sala para reducir el riesgo de infección para el personal de atención médica.

Para lograr esto, utilizaron un modelo de dinámica de fluidos computacional de elementos finitos de malla adaptativa para simular la distribución espacial 3D del virus dentro de la habitación, según los datos recopilados de la habitación durante la estadía de un paciente con COVID-19.

En Physics of Fluids, de AIP Publishing, Wu et al. compartir sus hallazgos y orientación para las salas de aislamiento. Su trabajo se centra en la ubicación del extractor de aire de la habitación (salida de aire) y las tasas de filtración, la ubicación de la cama del paciente y la salud y seguridad del personal del hospital que trabaja en el área.

« Modelamos los procesos de transporte y propagación del virus y consideramos el efecto de la temperatura y la humedad en la descomposición del virus », dijo Fangxin Fang, del Imperial College London. « También modelamos la dinámica de fluidos y turbulencias en nuestro estudio, y exploramos la distribución espacial del virus, el campo de velocidad y la humedad bajo diferentes tasas de intercambio de aire y ubicaciones de extractores ».

Descubrieron que el área de mayor riesgo de infección es arriba de la cama de un paciente a una altura de 0,7 a 2 metros, donde se encuentra la mayor concentración del virus COVID-19. Después de que el virus es expulsado de la boca de un paciente, es impulsado verticalmente por la flotabilidad y las fuerzas del viento dentro de la habitación.

Según los hallazgos del grupo, el diseño óptimo para una sala de aislamiento para minimizar el riesgo de infección es usar un extractor de techo con una tasa de intercambio de aire de 10 cambios de aire por hora. El estudio se centró en una sala de aislamiento dentro de un hospital y sus resultados numéricos son limitados debido a la omisión de la evaporación de gotas y partículas, señalan los investigadores.

Ahora, el grupo planea incluir procesos de evaporación y partículas en modelos de una habitación de paciente de hospital estándar, unidad de cuidados intensivos y sala de espera.

« El trabajo adicional también se centrará en el modelado sustituto basado en inteligencia artificial para simulaciones rápidas, análisis de incertidumbre y control óptimo de los sistemas de ventilación, así como en el uso eficiente de la energía », dijo Fang.