El Govern catalán ha presentado un modelo avanzado de inteligencia artificial para predecir incidentes, desarrollado por el Sistema de Emergencias Médicas de Cataluña (SEM) y el Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI). El objetivo es adaptar la capacidad de respuesta y gestión del SEM a la actividad prevista y establecer las bases para futuras innovaciones tecnológicas en el ámbito de los servicios sanitarios de la región.
El SEM tiene un volumen de actividad variable que requiere una adaptación constante de los recursos disponibles. En 2023 dio respuesta a 2.211.161 incidentes, de los cuales 1.171.291 no requirieron la activación de recursos y se atendieron a través de asistencia no presencial, mientras que 1.039.870 incidentes sí que conllevaron la movilización de recursos, como por ejemplo una ambulancia.
Si bien actualmente la predicción de la actividad se lleva a cabo a partir de la media de datos históricos, la IA permite crear un modelo predictivo con autoaprendizaje gracias a la introducción de variables. Esta visión predictiva permite sistematizar el cálculo del dimensionado de recursos del SEM.
El desarrollo se enmarca en los Proyectos de Alto Impacto (PAI) que lleva a cabo el CIDAI dentro de la estrategia de inteligencia artificial Catalonia.AI. Ha contado con la participación del SEM como promotor del reto, liderado por Eurecat y en colaboración con la Fundación i2CAT y Huawei.
Datos precisos y fiables para la gestión de incidentes
El desarrollo del modelo predictivo de IA permitirá contar con una herramienta que anticipe la actividad presencial y no presencial. Para su desarrollo, se ha llevado a cabo un vertido de datos masivos recopilados desde el año 2014 por el SEM y se han confeccionado modelos predictivos por parte del CIDAI. Concretamente, se ha usado la información de 27 millones de incidentes de tipología diversa.
Esta herramienta ofrece capacidad predictiva en diferentes escalas temporales. Así, se tiene la aproximación de incidentes que se pueden recibir a corto plazo. La precisión y fiabilidad de los datos demostrada ayuda en la planificación del servicio, la gestión temprana y la mejora de la eficiencia de recursos, ya que permitirá dimensionar correctamente el equipo de profesionales en función de la actividad.
Asimismo, el proyecto incorpora un cuadro de mando que se ha puesto a disposición del SEM para complementar su operativa habitual, y está previsto que próximamente se amplíe su alcance a otros aspectos del servicio.