Cataluña impulsa un modelo predictivo avanzado de Inteligencia Artificial para la previsión de incidentes que ha sido desarrollado por el SEM y el CIDAI y que, además, permite establecer también las bases para futuras innovaciones tecnológicas en el ámbito de los servicios sanitarios

El Gobierno catalán, a través de la Secretaría de Políticas Digitales del Departamento de Empresa y Trabajo, ha presentado un modelo avanzado de inteligencia artificial (IA) para la previsión de incidentes que han desarrollado el Sistema de Emergencias Médicas de Cataluña (SEM) y el Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI).

 

© www.sem.gencat.cat

 

El desarrollo de este modelo predictivo tiene la finalidad de adaptar la capacidad de respuesta y gestión del SEM ante posibles crecimientos o decrecimientos de la actividad que se puedan prever. Esta iniciativa nace con el objetivo de realizar una predicción cuidadosa de la actividad basándose en la detección de patrones derivados de los datos históricos generados por el SEM.

 

En palabras de la secretaria de Políticas Digitales de la Generalitat de Catalunya, Maria Galindo, “los Proyectos de Alto Impacto como éste, que el CIDAI desarrolla mediante la colaboración público-privada en el marco de la estrategia Catalonia.AI, contribuyen a fomentar el desarrollo y adopción de innovación con IA, demostrando el valor de esta tecnología para resolver retos de alto impacto, con casos de uso reales. De esta forma, no sólo se validan soluciones innovadoras, sino que además se transfiere este conocimiento avanzado en IA hacia el ecosistema", añade. Si bien actualmente la predicción de la actividad se realiza a partir de la media de datos históricos, la apuesta por la IA permite crear un modelo predictivo con autoaprendizaje gracias a la introducción de variables.

 

Modelos de inteligencia artificial con un alto grado de precisión 

El SEM recibe un alto número de llamadas relacionadas con incidentes, aunque su volumen varía en función de la hora del día, el día de la semana o la época del año, entre otros factores.  En este escenario, el reto que se planteó fue el de implementar un sistema basado IA que pudiera predecir el número de incidentes en un horizonte temporal corto, permitiendo una gestión temprana y eficiente de los recursos. 

 

En el proyecto, se han desarrollado modelos de IA entrenados con datos históricos generados por el SEM que pueden predecir con alto grado de precisión el volumen de actividad futura. El proyecto incorpora también un cuadro de mando que se ha puesto a disposición del SEM, a fin de complementar su operativa habitual.

 

Más información e imagen: https://sem.gencat.cat/

 

 

 

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