El Govern impulsa un modelo predictivo de IA para mejorar la gestión de los incidentes del SEM

El Govern ha presentado un modelo predictivo innovador basado en inteligencia artificial (IA) para la previsión de incidentes, desarrollado por el Sistema de Emergencias Médicas (SEM) y el Centro of Innovation for Fecha Tech and Artificial Intelligence (CIDAI). Este proyecto, que forma parte de la Estrategia de inteligencia artificial de Cataluña, Catalonia.ai, busca optimizar la gestión de los servicios de emergencias y establecer bases para futuras innovaciones en el sector sanitario. La secretaria de Políticas Digitales de la Generalitat, Maria Galindo, ha destacado que esta iniciativa es parte de los Proyectos de Alto Impacto (PAI) que promueve el CIDAI mediante la colaboración público-privada, añadiendo que "Este proyecto demuestra el valor de la IA para resolver retos de alto impacto con casos de uso reales, validando soluciones innovadoras y transfiriendo conocimiento hacia el ecosistema".

¿De qué hablamos?

El modelo predictivo permite mejorar la capacidad de respuesta y gestión del SEM ante cambios en la demanda del servicio. La directora del SEM, Anna Fontquerni, ha subrayado la importancia de esta herramienta para la toma de decisiones, destacando: "En el año 2023 gestionamos más de 2,2 millones de incidentes. Gracias a este modelo predictivo, podemos anticipar la actividad tanto presencial como no presencial, mejorando la eficiencia y la gestión de los recursos disponibles". El modelo ha sido desarrollado a partir de datos recopilados desde el 2014, analizando más de 27 millones de incidentes. Raimon Dalmau, jefe del área de Sistemas de Información, TIC y Datos del SEM, ha valorado el éxito del proyecto, añadiendo que "Esta prueba de concepto es el primer paso del SEM en el uso de técnicas de IA y aprendizaje automático, y prevemos ampliar el alcance a otros aspectos del servicio". El impacto del proyecto va más allá de su implementación técnica, puesto que, según Joan Mas y Albaigès, director del CIDAI y director Científico del área Digital de Eurecat, "la fiabilidad del modelo facilita una gestión más proactiva y eficiente de los recursos del SEM".

El proyecto ha sido liderado por Eurecat en colaboración con la Fundación i2CAT y Huawei. Desde Eurecat, comentan: "A diferencia de los métodos tradicionales, que se basaban en medias de datos históricos, este sistema utiliza autoaprendizaje e incorpora variables que permiten sistematizar el cálculo del dimensionado de recursos". Además, el modelo incluye un cuadro de mando para el SEM, facilitando la planificación y distribución de recursos según las necesidades previstas. "Este modelo representa un adelanto significativo en la gestión de las emergencias médicas en Cataluña y abre la puerta a nuevas aplicaciones de la IA en la optimización de los servicios públicos", añaden desde el departamento de comunicación de Eurecat.