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Se presenta la herramienta predictiva de situaciones de vulnerabilidad en los barrios de los municipios de Catalunya

La herramienta, desarrollada por ABD y Momentum Analytics, quiere ayudar a los servicios sociales a garantizar la «igualdad de oportunidades y la equidad».

Este miércoles, 15 de septiembre, se ha presentado en el Casal de Joves de Sant Feliu de Llobregat la herramienta predictiva de necesidades y de situaciones de vulnerabilidad e iniquidad de la población, con el impacto de la COVID- 19. La solución inteligente desarrollada por Momentum Analytics y la Asociación Bienestar y Desarrollo ABD quiere poner el Big Data al servicio de las personas y ayudar a las administraciones en la toma de decisiones y la planificación. «No es sólo un proceso de digitalización», explicó el CEO de Momentum Analytics, Albert Isern, «sino mejorar las políticas sociales con conocimiento de donde asignar los recursos».

La presentación contó con la participación de representantes de los ayuntamientos de Sant Feliu de Llobregat, Mollet del Vallés y Premià de Mar, pioneros en la implantación de esta herramienta. Así, por ejemplo, la regidora del Área de Derechos de la Ciudadanía y Políticas Sociales de Sant Feliu, Flavia Reina, afirmó que la herramienta les ha permitido tener más datos para poder orientar los servicios sociales hacia una vertiente más comunitaria, monitorizar los cambios en el municipio y adaptarse, así como reforzar algunos servicios, por ejemplo, para las personas mayores. Para el tinente de alcalde de Premià de Mar, David Gutierrez, la solución presentada permite ajustar las políticas públicas a las necesidades de las personas usuarias, mejorar la cuantificación de los recursos humanos y económicos asignados a cada partida y reorganizar el presupuesto, así como mejorar la comunicación con la ciudadanía. Finalmente, para el teniente de alcalde de Mollet, Raúl Broto, las administraciones deben pasar de ser reactivas para ser proactivas y con esta herramienta se puede detectar cuántas personas quedan fuera de los servicios y recursos sociales. De momento, han podido ordenar internamente y cambiar algunos protocolos de atención a la ciudadanía pero espera también que sirva para que en el próximo presupuesto «podamos decidir mejor dónde destinar nuestros recursos«.

Análisis descriptivo y predictivo

La herramienta permite hacer un análisis descriptivo y un análisis predictivo. A partir de la agregación de datos demográficos, sociales y económicos (big data), la herramienta genera unos modelos predictivos (machine learning) que por primera vez permiten conocer la evolución previsible de las necesidades sociales y de la estructura de vulnerabilidades por territorio.

Dimensionar la cartera de servicios del territorio

La solución tecnológica tiene cuatro grandes objetivos:

  • Dimensionar la cartera de servicios del territorio, la necesidad actual y la necesidad futura.
  • Planificar los recursos necesarios, basado en evidencias.
  • Promover el enfoque preventivo.
  • Avanzar hacia la personalización de los Servicios Sociales para cada ciudadano.

Unos servicios sociales más comunitarios

«Hay que avanzar hacia un modelo personalizado, preventivo y más comunitario», apuntó la directora del Área Operativa Sociosanitaria y adjunta a gerencia de la Asociación Bienestar y Desarrollo ABD, Pilar Rodríguez. «Unos servicios sociales más predictivos y más preventivos, donde se incremente la flexibilidad y la capacidad de adaptación, donde se respete la capacidad de decisión de las personas», resumió. «Quiere ayudar a los servicios sociales a garantizar la «igualdad de oportunidades y la equidad», concluyó.

El Doctor Josep Manel Picas puso el ejemplo de la población inglesa de Dorset, donde se comparte información de hospitales, universidades, servicios comarcales, ayuntamientos, servicios de salud pública… pero también de la policia y bomberos para crear un «servicio de inteligencia, conocimiento intuitivo y acción»; mientras que el responsable de Smart Cities de Microsoft, Jose Antonio Ondiviela, animó a «tomar decisiones adecuadas con datos adecuados, sobretodo en una situación de recuperación post pandemia como la actual».

Pilar Rodriguez quiso agradecer también su implicación a los equipos de servicios sociales «porque sin ellos no habría sido posible».

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