El Sistema de Emergencias Médicas de Catalunya (SEM) ha dado un paso significativo hacia la mejora de su gestión de incidentes mediante la implementación de un avanzado modelo de inteligencia artificial (IA). Este desarrollo, presentado por el Govern a través de la Secretaría de Políticas Digitales del Departamento de Empresa y Trabajo, en colaboración con Eurecat y el Centro de Innovación para Tecnologías de Datos e Inteligencia Artificial (CIDAI), promete optimizar tanto la capacidad de respuesta como la eficiencia operativa del SEM. En un contexto donde la rapidez y precisión en la respuesta a emergencias son esenciales, la adopción de IA representa una innovación transformadora para este sector.
Colaboración Público-Privada para la IA
Maria Galindo, secretaria de Políticas Digitales de la Generalitat de Catalunya, ha subrayado que los proyectos de alto impacto desarrollados mediante colaboración público-privada demuestran el potencial de la IA para resolver desafíos complejos. Este enfoque no solo mejora la gestión de emergencias médicas, sino que también facilita la transferencia de conocimiento avanzado hacia el ecosistema tecnológico. Para el SEM, la aplicación de IA en la predicción y gestión de incidentes representa un avance hacia un servicio más eficiente y proactivo.
En 2023, el SEM respondió a más de dos millones de incidentes, como indicó su directora Anna Fontquerni. La implementación de un modelo predictivo basado en IA permitirá anticipar la actividad y mejorar la toma de decisiones, agilizando la gestión de recursos y optimizando su uso. Este modelo no solo promete una mejora en la rapidez de respuesta, sino que también introduce una precisión sin precedentes en la distribución de los recursos disponibles, ajustándolos a la demanda prevista.
Modelos Predictivos de Alto Rendimiento
La integración de la IA permite la creación de un modelo predictivo con capacidades de autoaprendizaje, el cual emplea múltiples variables para generar estimaciones más precisas. Actualmente, la predicción de la actividad del SEM se realiza a partir de la media de datos históricos, pero con la IA, este cálculo se sistematiza y se vuelve mucho más efectivo. Este sistema innovador permite a la institución adaptar sus recursos de manera dinámica y precisa, basándose en análisis detallados de datos pasados.
Raimon Dalmau, jefe del Área de Sistemas de Información, TIC y Datos del SEM, ha afirmado que la prueba de concepto ha sido exitosa y se prevé ampliar su alcance a otros aspectos del servicio en el corto plazo. Este enfoque proactivo en la gestión no solo optimiza la distribución de recursos, sino que también mejora la eficiencia operativa. Al emplear IA, el SEM puede gestionar su flujo de trabajo de manera más sofisticada y responsiva, permitiendo una asignación precisa y oportuna de los recursos disponibles.
Optimización de la Capacidad de Respuesta
El modelo predictivo se apoya en datos recopilados de 27 millones de incidentes desde 2014. Según Albert Gual, subjefe del CECOS de Reus, las capacidades predictivas a diferentes escalas temporales mejoran significativamente la planificación y la eficiencia del servicio, asegurando que los recursos sean correctamente dimensionados según la actividad generada. Esta precisión es esencial en un contexto de demanda variable, donde el uso ineficiente de recursos puede tener graves repercusiones.
La alta fiabilidad de las predicciones, como destaca Joan Mas y Albaigès, director del CIDAI y director Científico del Área Digital de Eurecat, permite una gestión más proactiva y eficiente de los recursos del SEM. La precisión en los datos recogidos posibilita evitar el empleo innecesario de recursos, garantizando que estos se utilicen de la manera más efectiva posible, mejorando la respuesta ante cualquier eventualidad que se presente.
Implementación y Predicción de Incidentes
El volumen de llamadas relacionadas con incidentes en el SEM varía considerablemente dependiendo de la hora del día, el día de la semana y la época del año. La implementación de la IA facilita la predicción precisa del número de incidentes en lapsos cortos, mejorando así la gestión temprana y eficiente de los recursos en situaciones críticas. Esta capacidad predictiva es fundamental para la optimización de la respuesta del SEM ante emergencias, adaptándose rápidamente a las demandas cambiantes.
En la presentación del proyecto, Marco Orellana, gerente del CIDAI, estuvo acompañado por Karla Trejo, Roi Rodríguez y Arnau Berenguer Jiménez, quienes expusieron las características de esta innovadora solución basada en analítica avanzada de datos e IA. Este desarrollo, inscrito en los Proyectos de Alto Impacto (PAI) de CIDAI, en colaboración con la Fundación i2CAT y Huawei, ejemplifica cómo la cooperación entre entidades puede dar lugar a soluciones tecnológicas que transforman los servicios críticos como el de emergencias médicas.
Impacto y Transformación del Servicio
El Sistema de Emergencias Médicas de Catalunya (SEM) ha logrado un avance importante en la mejora de la gestión de incidentes con la implementación de un modelo avanzado de inteligencia artificial (IA). Este innovador desarrollo se ha presentado por el Govern mediante la Secretaría de Políticas Digitales del Departamento de Empresa y Trabajo, en colaboración con Eurecat y el Centro de Innovación para Tecnologías de Datos e Inteligencia Artificial (CIDAI). La adopción de esta tecnología revolucionaria promete optimizar tanto la capacidad de respuesta como la eficiencia operativa del SEM, un organismo crucial en la gestión de situaciones de emergencia. En un mundo donde la rapidez y precisión en la respuesta son esenciales, la inclusión de IA no solo representa una mejora significativa, sino también una transformación fundamental en la manera en que se manejan las emergencias médicas en Catalunya. Este paso adelante subraya el compromiso del Govern con la modernización y eficiencia en los servicios públicos.
