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La CAM podrá predecir la demanda de vacunas basándose en IA
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La CAM podrá predecir la demanda de vacunas basándose en IA

lunes 30 de noviembre de 2020, 11:12h
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El análisis del big data generado por el comportamiento de los ciudadanos y su combinación con la Inteligencia Artificial permitirá a la Comunidad de Madrid desarrollar modelos predictivos sobre la demanda de vacunación contra el COVID-19, los recursos con los que deberá contar su sistema de salud semana a semana en función de la evolución de la pandemia, o para contribuir a la recuperación de la región dinamizando el turismo, la movilidad y el uso de infraestructuras.

Estos son algunos de los avances presentados por la firma de servicios profesionales Grant Thornton de su proyecto CitizenLab para la Comunidad de Madrid, en el segundo de sus cuatro años de vida, dotado con 8 millones de euros, y que hoy ha hecho públicos los primeros casos de uso con los que mejorar la calidad de los servicios públicos y estimular económicamente la región mediante nuevos modelos de negocio y nuevas empresas de base tecnológica.

La jornada ‘La Inteligencia Artificial al servicio del ciudadano y la empresa’ ha contado con la presencia de la secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas, el Consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Enrique Ruiz Escudero, el alcalde de Madrid, José Luis Martínez-Almeida, el presidente de Grant Thornton,Ramón Galcerán, y otros representantes de la administración y de los sistemas de salud de Madrid, Andalucía, Castilla-La Mancha o Canarias, y de empresas que podrán beneficiarse de CitizenLab como Iberdrola, Seat, Repsol, Orange, Meliá o Amadeus.

En sus palabras de bienvenida, Ramón Galcerán, presidente de Grant Thornton, ha apuntado que “tanto la innovación como el uso de las tecnologías están ligadas a nuestra firma. Hace ya dos años que la Comunidad de Madrid nos encargó este proyecto y hoy podemos ver cómo este trabajo concluye en una propuesta de mejora de la calidad de vida de los ciudadanos, además de que nos permitirá impulsar modelos de negocio de futuro”.

Por su parte, Carme Artigas, Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, ha señalado que “el avance de la digitalización de nuestras sociedades y nuestros modelos de producción han incrementado las posibilidades de las nuevas tecnologías para influir en las actividades de nuestro día a día en nuestra nueva era digital. El potencial transformador de la tecnología se ha hecho, en estos meses, más evidente que nunca y su entrada en nuestros ámbitos sociales se han revelado como una prioridad para poder aprovechar todas las oportunidades”.

En la clausura del acto presentado por la periodista Mónica Carrillo, José Luis Martínez-Almeida, alcalde de Madrid, ha afirmado que “queremos desarrollar organizaciones más eficientes, más eficaces, más productivas e incluso organizaciones más humanas. Y es que el mejor futuro de Madrid pasa por la digitalización, por incentivar el conocimiento, el talento y la innovación”.

La inteligencia artificial y el big data, aliados en la lucha contra el COVID-19

De entre los 20 casos de uso de CitizenLab presentados hoy, varios aplican al ámbito de la salud y permitirán dimensionar y optimizar los recursos con los que proteger a la población de la pandemia del COVID-19 y de futuras amenazas sanitarias.

Enrique Ruiz Escudero, Consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, ha destacado de hecho la importancia de la tecnología para brindar un servicio de salud mejorado a los ciudadanos, apuntando que “el coronavirus nos ha enseñado lo imprescindible que resulta una correcta gestión de los datos, esencial a su vez para tener una buena toma de decisiones. La información que se recopila y los datos numéricos que se obtienen con cada acción emprendida son los grandes protagonistas. De su análisis y de su uso depende cada uno de los pasos que estamos dando para hacer frente a esta enfermedad”.

Dos de los ámbitos en que CitizenLab permitirá aplicar inteligencia artificial son el de la vacunación y el de la dotación de recursos sanitarios. En el primero, la combinación del análisis demográfico de la población, del impacto de las campañas de información y del grado de concienciación del personal sanitario permitirá predecir la oferta y demanda de vacunas a nivel de código postal, volviendo más exhaustivas y eficientes campañas como la de la esperada vacuna contra el COVID-19, en una fase avanzada de desarrollo.

En materia de recursos sanitarios, otro de los casos de uso de CitizenLab permitirá a la Comunidad de Madrid dimensionar semana a semana qué recursos sanitarios (UCIs, médicos, enfermeras...) va a necesitar, en base a la evolución esperada del COVID-19, para planificar mejor la lucha contra la pandemia.

Otras de las aplicaciones del proyecto harán posible calcular el índice de resiliencia de los distintos municipios y barrios de Madrid y predecir cómo se comportarían en un hipotético aislamiento, para poder complementar con antelación su dotación de servicios; optimizar las listas de espera en atención secundaria; adjudicar de forma automatizada distintas urgencias originadas por situaciones de violencia o accidentes de tráfico a los responsables libres más cercanos; o permitir que un robot realice un primer diagnóstico antes de derivar a un ciudadano al SUMMA o al 112.

La movilidad, el turismo y las infraestructuras, las otras beneficiarias de CitizenLab

En el acto de hoy se han desvelado además casos de uso que pondrán al análisis anonimizado de datos ciudadanos y a la IA al servicio de la movilidad, el turismo y las infraestructuras. Como ha apuntado Luis Pastor, socio director de Consultoría de Negocio e Innovación de Grant Thornton, “el proyecto nos permitirá predecir y mejorar la toma de decisiones con respecto a los ciudadanos, en definitiva, mejorar su vida, mejorar los servicios públicos y además crear nuevos modelos de negocio. Para esto utilizamos el Big Data, analítica avanzada e Inteligencia Artificial de aplicación en diversos sectores”.

En materia de movilidad, por ejemplo, CitizenLab permitirá estimar la demanda de servicios de movilidad compartida por zonas y franjas horarias o predecir el impacto de distintas medidas de restricción de tráfico tanto para los habitantes de la periferia como en términos de calidad del aire.

Por lo que respecta al turismo, el proyecto permitirá a destinos como Madrid identificar y acceder a nuevos perfiles de visitantes cruzando sus patrones de comportamiento con los activos de cada ciudad o región, en un momento en que su recuperación requiere precisamente encontrar y atraer a aquellas personas que seguirán viajando incluso antes de que se presente una vacuna.

En infraestructuras, algunas de las aplicaciones de CitizenLab presentadas hoy permitirán el mantenimiento predictivo de túneles, carreteras y puentes o ayudar a que las empresas logísticas y de e-commerce identifiquen de forma automatizada las mejores localizaciones para sus almacenes y agilicen todavía más sus entregas de última milla a partir del análisis de cómo se mueven las mercancías por la región.

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