Los datos reducen las listas de espera en Urgencias

A través del proyecto CitizenLab ya se han inventariado más de 200 fuentes de datos que permiten mejorar los servicios públicos.

La Sanidad, el Turismo, las infraestructuras o el transporte urbano podrían mejorar su funcionamiento a través del análisis de datos. Eso es precisamente en lo que trabaja CitizenLab, un laboratorio de datos creado en Madrid que ya permite, por ejemplo, optimizar las listas de espera en Urgencias.

El socio director de  Consultoría de Negocio e Innovación de Grant Thornton, Luis Pastor, ha explicado durante una jornada sobre la Inteligencia Artificial al servicio del ciudadano y la empresa, que el proyecto surge en el año 2018. En aquella época hubo una convocatoria de ayuda a proyectos de I+D para implantar las nuevas tecnologías en el desarrollo de las ciudades. Se presentaron y de ahí surgió CitizenLab.

«El proyecto genera gran cantidad de datos que permita mejorar la toma de decisiones con respecto a los ciudadanos y crear nuevos modelos de negocio», asegura. Para ello emplean el big data, la analítica avanzada de datos y la inteligencia artificial.

A través de este laboratorio de datos ponen a disposición de las empresas «la economía del dato que les permitirá añadir valor a sus servicios». Ya han inventariado más de 200 fuentes de datos.

El proyecto se puede desarrollar en distintos sectores. La nueva herramienta, basada en el uso de algoritmos sobre el análisis de datos anonimizados del comportamiento ciudadano, tendrá también aplicaciones en materia de movilidad, turística y en el uso de infraestructuras. Optimizar la oferta y la demanda de los servicios de movilidad compartida, medir la eficiencia y el impacto de normativas de restricción de tráfico, o analizar las infraestructuras críticas como túneles, carreteras y puentes para su mantenimiento predictivo.

En el caso del ámbito sanitario, ha mostrado que predice y adapta la demanda en función a los servicios de salud. De ahí que se puedan monitorizar las listas de espera para contrarrestar esa información con la de los servicios disponibles para conocer mejor la saturación. Del mismo modo se puede optimizar la gestión de las vacunas y analizar de forma inteligente la asistencia a urgencias.

En el ámbito turístico esta herramienta permite planificar y promocionar el destino en base a patrones de comportamiento de los turistas. Se podrá recomendar el ocio disponible en el destino, ya que la herramienta analiza la oferta tanto diaria como semanal y mensual.

A nivel de movilidad se puede predecir la demanda de los servicios, se pueden optimizar en función de las rutas y de los servicios disponibles. Con esto se ganará, ha dicho, en eficiencia.

Finalmente, los datos también se pueden contraponer con la información de las infraestructuras. En este caso se valorarán las zonas comerciales y se hará un análisis de la oferta de los locales y de sus recomendaciones, también se hará un análisis predictivo y se abordará el mantenimiento de túneles, puentes y carreteras.

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