La reducción de los tiempos de respuesta y asignación de una ambulancia repercute directamente en el bienestar del paciente y, en último término, en la mejora de su estado de salud. De ahí que perfeccionar la gestión actual del transporte sanitario, en beneficio de sus destinatarios, se haya convertido en una exigencia para las compañías del sector. HTGROUP, operador paneuropeo de infraestructuras y movilidad sanitaria, ha emprendido un ambicioso proyecto de investigación en varias fases, en colaboración con profesores de la Universidad de Valladolid (UVa), con el fin de apoyar la toma de decisiones de los denominados jefes de tráfico, los especialistas encargados de asignar los vehículos sanitarios, empleando herramientas tecnológicas de última generación, tal y como informan desde la compañía a través de una nota de prensa.
Primera fase del proyecto
En una primera fase se ha diseñado un algoritmo que mejora la asignación de ambulancias a cada caso concreto. En las dos etapas posteriores, que abarcan desde la gestión actual de servicios de transporte sanitario hasta la planificación logística completa de cada jornada de trabajo, se explorará la integración de inteligencia artificial y la formación de talento especializado con el fin de alcanzar una planificación global perfecta del servicio.
Un jefe de tráfico en un centro de coordinación gestiona cientos de avisos diarios. Y debe decidir en muy poco tiempo y bajo presión extrema qué ambulancia debe acudir, en qué condiciones y cuál es la ruta óptima. Gracias al algoritmo ahora desarrollado, la eficiencia y la precisión se multiplican. El ruido se filtra, se calculan restricciones y se proponen opciones en un tiempo inferior a un segundo.
Por parte de HTGROUP forma parte de este equipo de trabajo Diego Wortman, mientras que el Grupo de Investigación en Optimización Aplicada del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Facultad de Ciencias de la Uva actúa bajo la dirección de los profesores Juan C. Yepes-Borrero y Jesús A. Tapia. El Centro de Formación Virgen de San Lorenzo (CFVSL) actúa como soporte para los procesos de digitalización y como plataforma de apoyo para cualquier actividad relacionada con la implantación de la Inteligencia Artificial en HTGROUP.
El objetivo último de este proyecto es que estas innovaciones tecnológicas aumenten la productividad del servicio e impacten directamente en el bienestar del paciente, que se beneficia de un menor tiempo de espera y de una mayor calidad asistencial.
Impulsores de la iniciativa
El trabajo de investigación aplicada está desarrollado por Diego Wortman, graduado en Estadística por la Universidad de Valladolid (UVa) y miembro de HTGROUP, bajo la tutela del Grupo de Investigación en Optimización Aplicada del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Facultad de Ciencias de la UVa, bajo la dirección de los profesores Juan Camilo Yepes-Borrero y Jesús Alberto Tapia.
Juan Camilo Yepes Borrero es ingeniero industrial (2010) con máster en Análisis de Datos (2017) y doctorado en Estadística y Optimización por la Universitat Politècnica de València (2020). Actualmente es profesor ayudante doctor en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UVa. Su investigación se centra en la optimización aplicada a problemas de producción y de logística sanitaria. Ha participado en proyectos competitivos y de transferencia con empresas, cuenta con varias publicaciones científicas en revistas indexadas y mantiene colaboraciones activas con grupos de investigación en Europa y Latinoamérica.
Jesús Alberto Tapia es licenciado y doctor en Matemáticas y profesor titular en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Facultad de Ciencias de la UVa. En el ámbito docente, su actividad se ha centrado en el grado en Estadística y en el doble grado en Estadística e Informática (INdat). Atendiendo a la investigación, desarrolla una trayectoria orientada a la aplicación de métodos cuantitativos al análisis y la mejora de servicios. En el plano técnico y de transferencia, su actividad incluye 15 artículos en revistas, 4 capítulos de libro/actas y 13 comunicaciones en congresos nacionales e internacionales, así como la participación en 21 proyectos/contratos de I+D+i.
