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El Sistema de Emergencias Médicas de Cataluña (SEM) es fundamental para garantizar una atención rápida y eficaz a la ciudadanía. A través de la línea 061, se gestionan numerosas llamadas diarias que van desde consultas generales hasta la coordinación de emergencias sanitarias. Este servicio recibe un gran volumen de llamadas, especialmente en momentos de crisis o emergencias, y su eficiencia depende de su capacidad de respuesta.

Un proyecto de predicción del número de llamadas que recibe el SEM-061 en materia de emergencias médicas es crucial para mejorar la gestión de recursos, optimizar los tiempos de espera y garantizar una atención inmediata y de calidad. Poder anticipar los momentos de mayor demanda permitirá al SEM organizarse mejor, distribuir los recursos de forma más eficiente y ofrecer una respuesta más rápida en situaciones de urgencia a la ciudadanía. Así, la predicción de estas llamadas se convierte en una herramienta clave para asegurar que los ciudadanos reciban la atención necesaria en momentos críticos.

El proyecto de alto impacto impulsado por el CIDAI y liderado por Eurecat, con la participación de Fundación i2CAT y Huawei, tiene como objetivo principal implementar un modelo avanzado de inteligencia artificial para la previsión de incidentes, y ello mejora la capacidad de respuesta y gestión del Sistema de Emergencias Médicas (SEM). Este modelo utiliza datos históricos y externos para anticipar la demanda de servicios sanitarios, y así optimizar la asignación de recursos humanos y materiales en situaciones de emergencia y urgencia prehospitalaria.

La implementación de este proyecto no solo fortalece la respuesta del SEM ante posibles emergencias, sino que también sentará las bases para futuras innovaciones tecnológicas en el ámbito de los servicios sanitarios de Catalunya.

En esta sesión, el CIDAI, en colaboración con el SEM, presentarán los resultados y conocimientos adquiridos durante la ejecución de uno de los Proyectos de Alto Impacto donde se han utilizado herramientas de analítica avanzada de datos y de inteligencia artificial.

Programa

09:30h Registro.

Presenta el evento: Marco Orellana, gerente del CIDAI.

10:00 h Bienvenida.

  • Sr. Joan Mas i Albaigès, director del CIDAI y director Científico Digital de Eurecat.
  • Sra. Anna Fontquerni, directora del Sistema de Emergencias Médicas (SEM)
  • Sra. Maria Galindo, secretaria de Políticas Digitales de la Generalitat de Catalunya

10:15 h Proyecto de Alto impacto – Predicción de Densidad de Incidentes del Sistema de Emergencias Médicas (SEM)          

  • 10:15h | Raimon Dalmau i Parés, jefe del Área de Sistemas de Información, TIC y Datos (CIO) del SEM.
    La variabilidad en la actividad del SEM obliga a adaptar constantemente los recursos disponibles, tanto en el Centro Coordinador (dimensionamiento) como en el territorio (dimensionamiento y geoposición).
    Actualmente, disponemos de grandes conjuntos de datos históricos procedentes tanto de los sistemas del Centro Coordinador como de sistemas embarcados. Con estos datos hoy podemos describir por completo y con gran precisión la situación de la actividad pasada, pero no la futura.
    Con iniciativas como esta se busca poder realizar una predicción esmerada de la actividad basándonos en la detección de patrones en los datos históricos para, así, poder sistematizar el cálculo del dimensionamiento de recursos del SEM, y asegurar la eficacia del servicio de cara al ciudadano sin hacer uso de recursos innecesarios.
    La iniciativa que presentamos hoy representa uno de los primeros pasos del SEM en la adopción de técnicas de aprendizaje automático e IA para la optimización del servicio.
    El resultado del proyecto ha sido muy positivo y reafirma el interés que tiene para la administración el uso de estas técnicas innovadoras con el objetivo a medio plazo de lograr simultáneamente mejoras en el servicio y ahorro de recursos.         
  • 10:30 h | Arnau Berenguer Jiménez, investigador en aprendizaje automático de Eurecat Arnau nos explicará cómo se conceptualizó el reto propuesto y qué dificultades existieron. Hablará del tratamiento de datos que se realizó, los modelos y las técnicas de aprendizaje automático empleados y sus resultados, y terminará con una comparativa de ellos. También explicará cómo realizaron la integración de los componentes en una plataforma externa de visualización.
  • 11.00 h | Karla Trejo, jefe de Innovación de la Fundación i2CAT Karla Trejo presentará la definición de los casos de uso y los requisitos funcionales del modelo de predicción de densidad de incidentes del SEM. Expondrá el diseño y despliegue de la infraestructura cloud, concebida para garantizar una solución robusta, escalable y eficiente que apoye la respuesta operativa del SEM.
  • 11.15 h | Roi Rodríguez, director de Desarrollo del Ecosistema de inteligencia artificial y Espacios de Datos en Huawei La participación de Huawei en el proyecto se ha centrado en proveer una infraestructura robusta, escalable y eficiente. Por eso se ha provisto Huawei Cloud como plataforma principal y, en particular, el servicio de Elastic Cloud Server (ECS) con una GPU NVIDIA A30 que ofrece la computación necesaria para la inferencia del modelo de predicción de incidencias y el servicio de Cloud Search Service (CSS) para procesamiento de los datos y visualización interactiva de resultados mediante Kibana. Aparte de estos dos servicios principales, se proporcionaron un Elastic IP (EIP) para habilitar el acceso a Kibana en tiempo real desde cualquier dispositivo y servicio de copia de seguridad y así generar copias de seguridad del entorno. El papel de Huawei en el proyecto se ha centrado en proveer el soporte técnico para definir la infraestructura necesaria para las demandas de computación del proyecto, garantizar un uso adecuado y apoyar a i2Cat y Eurecat en todo lo relacionado con el despliegue de la infraestructura. Huawei ha formado parte del grupo de trabajo 2 Definición de la arquitectura y el despliegue de la infraestructura.

11:25 h Clausura

11:30 h Café & Networking

12:00 h Fin del acto

Lugar

SEDE CORPORATIVA CENTRAL DEL SEM Carrer Pablo Iglesias, 101-115 08908 L’Hospitalet de Llobregat Barcelona

Un projecte de predicció del nombre de trucades que rep el SEM-061 en matèria d’emergències mèdiques és crucial per millorar la gestió dels recursos, optimitzar els temps d’espera i garantir una atenció immediata i de qualitat. Poder anticipar els moments de major demanda permetrà al SEM disposar d’una eina de suport per valorar la distribució de recursos d’una manera més eficient
CIDAI