La Agencia Valenciana de Seguridad y Emergencias aplicará analítica predictiva para mejorar su respuesta

Servicio del 112 de la Comunidad Valenciana: sala llena de ordenadores y teléfonos donde se gestionan las llamadas.

La Comunidad Valenciana quiere avanzar en el análisis inteligente de datos mediante analítica predictiva para aplicarlo a las emergencias. El Consejo de Gobierno autonómico ha aprobado un convenio entre la Agencia Valenciana de Seguridad y Respuesta a las Emergencias (AVSRE) y la Universitat de València-Estudi General (UVEG) dotado con 12.600 euros para desarrollar esta línea de investigación.

Agencia Valenciana de Seguridad y Emergencias pasará los datos del 112 para ser analizados mediante analítica predictiva por la Universitat de València. Foto: Twitter 112 Generalitat Valenciana

La Agencia facilitará en formato digital un volumen máximo de datos de los incidentes registrados en el 112 a la universidad. Estos datos son una fuente esencial de información sobre el nivel de emergencias y seguridad y su análisis adecuado es fundamental para la gestión diaria en el ámbito de competencias de la Agencia.

Desarrollar nuevos procedimientos operativos con los resultados de la analítica predictiva

Por su parte, la Universitat de València tiene una estructura que proporciona las metodologías matematicoestadísticas adecuadas para analizar datos de esta tipología, aportar modelos y las consiguientes predicciones; además, sus miembros tienen experiencia para trabajar con estos modelos y tienen la suficiente experiencia para tratar toda la problemática procedente de datos de emergencias.

Según informa la Generalitat Valenciana, los resultados esperados de estas líneas de investigación «son plenamente necesarios para poder desarrollar los nuevos procedimientos operativos de 112 que demanda tanto la sociedad como las nuevas emergencias y, de manera, especial, la introducción de sistemas predictivos».

Además, señala que, en investigaciones de este tipo, cabe esperar encontrar algoritmos matemáticos que puedan establecer relaciones de la media de las temperaturas de los últimos meses y otras variables territoriales con el número de llamadas esperadas de atención sanitaria, lo que permitirá una mejor planificación y dimensionamiento de la sala de llamadas.

 
 
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