Economia

Madrid usará la inteligencia artificial para programar la vacuna del Covid

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Javier Arnau 

CitizenLab, proyecto liderado por Grant Thornton, optimiza sectores como sanidad, turismo o movilidad y prevé hasta 60 usos diferentes en 2022.

Big data para recoger datos de comportamiento de los habitantes o visitantes de una ciudad e inteligencia artificial para interpretar esos datos y fijar predicciones de comportamiento para que la administración tome decisiones. Ese es el objetivo principal del proyecto CitizenLab, liderado por la consultora Grant Thornton para la Comunidad de Madrid y que trabaja en este campo en el periodo 2018-2022.

El socio director de Consultoría de Negocio e Innovación de esta compañía, Luis Pastor, anunció en el foro CitizenLab celebrado hace unos días en Madrid que el proyecto trabaja en más de 60 casos de éxito diferentes. Estas aplicaciones son las que permitirían al gobierno madrileño mejorar ciertos servicios públicos en el marco de cuatro sectores concretos: el turismo, uno de los ejes de la economía nacional y con gran capacidad para la digitalización, la movilidad, las infraestructuras y la sanidad.

Precisamente en el sector sanitario es donde en estos momentos más se necesitan aportaciones como las presentadas en este foro. Durante la jornada se reveló que uno de los usos que más ha avanzado dentro del proyecto es el que permitirá a la Comunidad de Madrid desarrollar modelos predictivos sobre la demanda de vacunación contra la COVID-19 o los recursos con los que deberá contar su sistema de salud semana a semana en función de la evolución de la pandemia.

En marcha ya 20 aplicaciones

De los 60 casos de éxito que podrán aplicarse a la conclusión de este proyecto, durante el foro se presentaron una veintena. En materia de salud, 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 la 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 de la 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.

Además del sector sanitario, CitizenLab trabaja también en aplicaciones para el turismo, infraestructuras y movilidad. “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“, remarcó Pastor.

El propio Pastor reconoció que proyectos como este no sólo pueden abrirse a más sectores dentro de la región sino que pueden aplicarse en cualquier territorio.

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 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.

Financiación y colaboradores

Cabe recordar que el proyecto CitizenLab cuenta con una financiación de 8 millones de euros procedentes de los Fondos Feder y canalizados a través de la Comunidad de Madrid. Grant Thornton lidera un programa en el que también participan las pymes tecnológicas NEO, Tinámica y PiperLab y con el que colaboran la Universidad de Alcalá de Henares y la Universidad Rey Juan Carlos.

La jornada celebrada la pasada semana contó con la presencia de la secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas, quien señaló que “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”.

El consejero de Sanidad de Madrid, Enrique Escudero, también presente en la jornada, aplaudió cómo los modelos predictivos han ayudado en esta pandemia a planificar mejoras en la eficacia de los sistemas de salud. Clausuró el foro el alcalde de la capital, José Luis Martínez Almeida, que quiso dejar claro que “el mejor futuro de Madrid pasa por la digitalización, por incentivar el conocimiento, el talento y la innovación”.

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