Рекомендую комбинированный подход: цельно‑этическое ранжирование + экономико‑эффективное оптимизационное распределение с анализом чувствительности. Почему: он сопоставляет клиническую эффективность и ограничения бюджета, сохраняет критические службы и учитывает неопределённость и справедливость.
Краткий план и аргументы:
1) Чёткая цель и критерии решения — выберите объектив (например, минимизация смертности или максимизация QALY): $\max {\sum }_i{B}_i{x}_i$, где $B_i$ — ожидаемая польза от единицы ресурса в отделении $i$, $x_i$ — объём выделяемого ресурса.
2) Формализация ограничений (бюджет, ёмкость, минимальные стандарты):
$$\sum _i{C}_i{x}_i\le B\text{(бюджет)},0\le x_i\le U_i\text{(вместимость)}$$
3) Критерий экономической эффективности — ранжируйте опции по отдаче на единицу затрат (напр., ICER):
$$\mathrm{ICER}=\frac{\Delta C}{\Delta E}$$ и отбирайте те интервенции, где выгода/затраты максимальна при учёте приоритетов.
4) Учёт этики и критичности: добавьте ограничения для поддержания жизненно важных служб и минимальной справедливости (например, обеспечить минимум ресурсов для отделений с уязвимыми пациентами):
$$\sum _{i\in S}{x}_i\ge \alpha \text{(минимум для приоритетной группы S)}$$
5) Неопределённость и устойчивость: проводите анализ чувствительности и/или робастную оптимизацию:
$$\underset{x}{\max }\underset{\theta \in \Theta }{\min }\sum _i{B}_i(\theta )x_i$$ чтобы решения выдерживали вариативность параметров (темп эпидемии, эффективность мер).
6) Практическая реализация: быстрый сбор ключевых данных (затраты $C_i$, ожидаемая польза $B_i$, ёмкость $U_i$), решение модели (линейное программирование/MCDA), обсуждение с клиницистами и этической комиссией, мониторинг и оперативная корректировка по мере получения новых данных.
Коротко: оптимизационная модель (максимизация пользы при бюджетном и кадровом ограничении) с включением этических/критических ограничений и обязательным анализом чувствительности — обеспечивает прозрачность, эффективность и адаптивность решения.