Resumen:
Los sistemas de atención de emergencias son un ente fundamental en la sociedad mundial. Costa Rica no es la excepción con el sistema de atención de emergencias 9-1-1. Este ofrece un punto centralizado para atender emergencias con diferentes requerimientos, desde violencia hasta problemas de salud e incendios. El sistema 9-1-1 de Costa Rica se basa en llamadas telefónicas, sin costo, restricción ni necesidad de operadora telefónica (chip). Esto significa que, desde cualquier teléfono, se puede llamar al 9-1-1 sin importar las condiciones.
El surgimiento de nuevas tecnologías es creciente y acelerado, el área de minería de datos e inteligencia artificial avanza a grandes pasos, existen herramientas poderosas para convertir voz a texto, acceso a videoconferencia, el almacenamiento y procesamiento se ha vuelto barato, el GPS (Sistema de Posicionamiento Global, del inglés Global Positioning System) es un elemento presente en prácticamente todos los móviles. Sin embargo, ninguno de estos elementos es utilizado en la atención de emergencias.
En la presente investigación, se realiza la evaluación de distintos algoritmos de minería de datos para una posible aplicación en la clasificación de emergencias. Esto mediante aprendizaje supervisado y un conjunto de datos alternativo. Los datos del sistema 9-1-1 costarricense son de carácter confidencial y es por dicha razón que se hace uso de datos alternativos.
La posible aplicación de técnicas de minería de datos sobre una llamada puede traer beneficios desde distintos puntos. Desde un asistente para los operadores telefónicos, el cual brinde sugerencias basadas en datos; procesamiento en tiempo real para redireccionar unidades de forma rápida, hasta mensajes de voz y texto para solicitar ayuda, incluyendo metadatos como la ubicación.
El abanico de posibilidades de una migración a 9-1-1 basado en la web es muy grande y, a pesar de que puede traer consigo cambios necesarios en infraestructura y cultura, los beneficios para la oportuna atención de emergencias vitales pueden ser muy grande.
