PREDICCIÓN DE DENSIDAD DE INCIDENTES DEL SISTEMA DE EMERGENCIAS MÉDICAS (SEM)
RESUMEN:
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 los recursos, optimizar los tiempos de espera y garantizar una atención inmediata y de calidad. Poder anticipar los momentos de mayor demanda permitirá al SEM disponer de una herramienta de soporte para valorar la distribución de recursos de forma más eficiente. Así, la predicción de estas llamadas acontece 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 Fundació i2CAT y Huawei, tiene como objetivo principal
implementar un modelo avanzado de inteligencia artificial para la previsión de incidentes; y mejorar la capacidad de respuesta y gestión del Sistema de Emergencias Médicas (SEM). Este modelo utiliza datos históricos y externas para anticipar la demanda de servicios sanitarios, optimizando así la asignación de recursos humanos y materiales en situaciones de emergencia y urgencia pre- hospitalaria.
La implementación de este proyecto no solo fortalece la respuesta del SEM ante posibles emergencias, sino que también establecerá las bases para futuras innovaciones tecnológicas en el ámbito de los servicios sanitarios de Cataluña.
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 usado herramientas de analítica avanzada de datos y de Inteligencia Artificial.
DÍA Y HORARIO:
19 marzo 2025 | 09.30h a 12:00h
FORMATO E IDIOMA:
Presencial | Catalán
LUGAR:
SEDE CORPORATIVA CENTRAL DEL SEM
C/ Pablo Iglesias, 101-115
08908 L’Hospitalet de Llobregat
Barcelona
PROGRAMA
09:30h Registro
Presenta el acto: Marco Orellana, gerente del CIDAI.
10:00 h Bienvenida Institucional
- 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
10:15h Proyecto de Alto Impacto – Predicción de Densidad de Incidentes del Sistema de Emergencias Médicas (SEM)
- 10:15h | Raimon Dalmau i Parés, Responsable 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 geo posicionamiento).
Actualmente, disponemos de grandes conjuntos de datos históricos procedentes tanto de los sistemas del Centro Coordinador como de sistemas embarcados. Con estos datos podamos hoy describir completamente y con gran precisión la situación de la actividad pasada, pero no la futura.
Con iniciativas como esta se busca poder hacer una predicción cuidadosa de la actividad basándonos en la detección de patrones en los datos históricos por, así, poder sistematizar el cálculo del dimensionado de recursos del SEM, asegurando la eficacia del servicio de cara al ciudadano sin hacer uso de recursos innecesarios.
La iniciativa que presentamos hoy representa una de las primeras pasas del SEM en la adopción de técnicas de aprendizaje automático y IA para la optimización del servicio.
El resultado del proyecto ha estado muy positivo y reafirma el interés que tiene por la administración el uso de estas técnicas innovadoras con el objetivo a medio plazo de lograr simultáneamente mejoras en el servicio y ahorros de recursos.
- 10.30h | Karla Trejo, Responsable de Innovación de Fundació 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 a la respuesta operativa del SEM. - 10.45h | 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. Para ello 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 la visualización interactiva de resultados mediante Kibana. A parte 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 backup generando 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 de los mismos 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 despliegue de la infraestructura. - 10.55h | Arnau Berenguer Jiménez, Investigador en aprendizaje automático de Eurecat
Arnau nos explicará cómo se conceptualizó el reto propuesto y qué dificultades hubo. Hablará del tratamiento de datos que se realizó, los modelos y técnicas de aprendizaje automático empleados y sus resultados, acabando con una comparativa de estos. También explicará cómo realizaron la integración de los componentes en una plataforma externa de visualización.
11:25h Clausura
11:30h Café & Networking
12:00h Final del acto