El Govern impulsa un modelo predictivo avanzado de IA para la previsión de incidentes que ha sido desarrollado por el SEM y el CIDAIEl Govern de Cataluña ha presentado un modelo de inteligencia artificial desarrollado por el SEM y el CIDAI para predecir incidentes, permitiendo al Sistema de Emergencias Médicas anticipar la demanda y optimizar la gestión de recursos.
El Gobierno de Cataluña, a través de la Secretaría de Políticas Digitales del Departamento de Empresa y Trabajo, ha introducido un modelo avanzado de inteligencia artificial (IA) destinado a la previsión de incidentes. Esta herramienta ha sido desarrollada conjuntamente por el Sistema de Emergencias Médicas de Cataluña (SEM) y el Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI), en el marco de la Estrategia de Inteligencia Artificial de Cataluña, Catalonia.AI. www.20minutos.es – Últimas Noticias
El principal objetivo de este modelo predictivo es adaptar la capacidad de respuesta y gestión del SEM ante variaciones en la actividad, basándose en la detección de patrones derivados de datos históricos. Según Maria Galindo, secretaria de Políticas Digitales de la Generalitat de Cataluña, proyectos de alto impacto como este, desarrollados mediante colaboración público-privada, demuestran el valor de la IA para resolver retos significativos y transfieren conocimiento avanzado al ecosistema. ElNacional.cat
Tradicionalmente, la predicción de la actividad del SEM se realizaba a partir de medias de datos históricos. La incorporación de la IA permite crear un modelo predictivo con autoaprendizaje, introduciendo variables que sistematizan el cálculo del dimensionamiento de recursos. Anna Fontquerni, directora del SEM, destaca que el volumen de actividad es variable y requiere una adaptación constante de los recursos disponibles, tanto en la Central de Coordinación Sanitaria como en las unidades distribuidas estratégicamente en todo el territorio. En 2023, el SEM respondió a 2.211.161 incidentes, de los cuales 1.171.291 no requirieron activación de recursos y se atendieron de forma no presencial, mientras que 1.039.870 sí requirieron movilización, como ambulancias. El desarrollo de este modelo predictivo es un primer paso para anticipar la actividad presencial y no presencial, facilitando la toma de decisiones.
Raimon Dalmau, jefe del Área de Sistemas de Información, TIC y Datos del SEM, señala que esta prueba de concepto es un primer paso en el uso de técnicas de IA y aprendizaje automático, con resultados positivos como modelo predictivo de actividad. Se propone ampliar su alcance a otros aspectos del servicio. Para generar esta herramienta, se han recopilado datos masivos desde 2014, utilizando información de 27 millones de incidentes de diversa tipología. ElNacional.cat
Albert Gual, subjefe de CECOS de Reus, enfatiza la capacidad predictiva del modelo en diferentes escalas temporales, permitiendo aproximar el número de incidentes que se pueden recibir diariamente en cada turno de trabajo, tanto a una semana vista como en las próximas horas. Esta precisión ayuda en la planificación del servicio y mejora la eficiencia sin utilizar recursos innecesarios, permitiendo dimensionar correctamente el equipo de profesionales según la actividad.
El impacto de este proyecto va más allá de su implementación técnica, ya que la elevada fiabilidad de la predicción de incidentes facilita una gestión más proactiva y eficiente de los recursos del Sistema de Emergencias, añade Joan Mas y Albaigès, director del CIDAI y director Científico del Área Digital de Eurecat. ElNacional.cat
En el proyecto se han desarrollado modelos de IA entrenados con datos históricos del SEM que pueden predecir con alta precisión el volumen de actividad futura. Además, se ha implementado un cuadro de mando disponible para el SEM, complementando su operativa habitual. La iniciativa se inscribe en los Proyectos de Alto Impacto (PAI) que lleva a cabo el CIDAI en el marco de la estrategia Catalonia.AI. Este PAI ha contado con la participación del SEM como promotor del reto y ha sido liderado por Eurecat, en colaboración con la Fundación i2CAT y Huawei, desarrollando una solución innovadora basada en herramientas de analítica avanzada de datos e IA. ElNacional.cat
«¿Cómo puede la inteligencia artificial transformar la gestión de emergencias médicas y qué desafíos éticos plantea su implementación?»
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