El Govern impulsa un model predictiu avançat d'IA desenvolupat pel SEM i el CIDAI per a la previsió d'incidents

La iniciativa vol establir les bases per a futures innovacions tecnològiques en l’àmbit dels serveis sanitaris de Catalunya

El desenvolupament d’aquest model predictiu té la finalitat d’adaptar la capacitat de resposta i de gestió del Sistema d’Emergències Mèdiques davant de possibles creixements o decreixements de l’activitat que es puguin preveure. L’objectiu és fer una predicció acurada de l’activitat basant-se en la detecció de patrons derivats de les dades històriques generades pel SEM. Actualment, la predicció de l’activitat es du a terme a partir de la mitjana de dades històriques. L’aposta per la intel·ligència artificial preveu crear un model predictiu amb autoaprenentatge gràcies a la introducció de variables.

En un comunicat, la Generalitat ha informat que el Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI) du a terme aquesta iniciativa a través de la col·laboració publicoprivada.

El desenvolupament d’aquest model predictiu amb ús d’intel·ligència artificial és el primer pas per comptar amb una eina que vol permetre anticipar l’activitat presencial i l’activitat no presencial del SEM, dimensionant correctament l’equip de professionals en funció de l’activitat. 

Segons la Generalitat, l’any 2023 el SEM va donar resposta a 2.211.161 incidents, dels quals 1.171.291 no van requerir l’activació de recurs i es van atendre a través d’assistència no presencial. D’altra banda, 1.039.870 incidents sí que van requerir la mobilització de recursos, com ara ambulàncies. En el comunicat, el Govern assegura que aquesta eina permetrà prendre decisions, gràcies a totes les dades generades pel SEM des de l’any 2014 i a la confecció dels models predictius per part del CIDAI. Indiquen, també, que “l’elevada fiabilitat de la predicció d’incidents facilitarà una gestió més proactiva i eficient dels recursos del Sistema d’Emergències”.