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13/12/2024

Fujitsu desarrolla Policy Twin, una nueva tecnología de gemelos digitales

• La innovadora tecnología de gemelos digitales permite simular el impacto social de las políticas implementadas por administraciones locales, lo que facilita maximizar su efectividad y optimizar resultados en la gestión pública.

• En el ámbito de la atención sanitaria preventiva, las pruebas realizadas demostraron que esta tecnología avanzada puede identificar políticas que duplican los ahorros en gastos médicos y mejoran significativamente los indicadores de salud en comparación con el año anterior, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los recursos disponibles.

• Utilizada en diversos municipios, esta tecnología ofrece la capacidad de generar mejores prácticas, impulsar la colaboración entre comunidades y fomentar la estandarización de políticas públicas, promoviendo así un impacto positivo generalizado.

Fujitsu ha presentado Policy Twin, una innovadora tecnología de gemelos digitales diseñada para simular el impacto social de las políticas implementadas por gobiernos locales. A partir del 6 de diciembre de 2024, Policy Twin estará disponible a través del Fujitsu Research Portal, un entorno que permite a los usuarios explorar y probar las tecnologías avanzadas de Fujitsu. Este desarrollo busca optimizar la prestación de servicios sanitarios preventivos municipales, garantizando una gestión más eficaz y eficiente.

La tecnología Policy Twin de Fujitsu crea réplicas digitales de políticas gubernamentales locales exitosas, utilizando datos para generar nuevas políticas candidatas y evaluar su efectividad. Durante pruebas de campo en proyectos de atención sanitaria preventiva, esta herramienta demostró ser capaz de diseñar políticas que duplicaron tanto los ahorros en gastos médicos como la mejora de los indicadores de salud respecto al año anterior, mientras cumplían con los requisitos de recursos disponibles. Esto subraya su capacidad para alcanzar múltiples objetivos al mismo tiempo, reduciendo los tiempos de planificación y facilitando la creación de consensos.

Fujitsu tiene como objetivo lanzar en Japón un servicio basado en esta tecnología para el sector médico y sanitario en el año fiscal 2025. Además, mediante su integración en los servicios de consultoría Uvance Wayfinders, Fujitsu planea digitalizar iniciativas de partes interesadas, abordando desafíos sociales como la reestructuración de servicios frente a la escasez de mano de obra, la prevención de desastres y la mejora de la resiliencia en la cadena de suministro.

Visión general de Policy Twin

Fujitsu ha estado desarrollando Social Digital Twin, un conjunto de tecnologías que combinan los últimos avances de la economía del comportamiento con herramientas TIC como la inteligencia artificial. Este enfoque busca ofrecer soluciones efectivas a problemas sociales complejos mediante tecnologías de simulación digital capaces de recrear con precisión el comportamiento humano y predecir los impactos de las políticas.

Policy Twin, basado en estas capacidades de simulación, utiliza la economía empírica para evaluar y comparar de manera preventiva la eficacia de políticas recreadas digitalmente en gemelos digitales. Esto permite maximizar su impacto social y realizar análisis comparativos precisos, ofreciendo a los gobiernos locales una herramienta poderosa para optimizar la asignación de recursos y la toma de decisiones estratégicas.

Proceso de Utilización de Policy Twin para Identificar Políticas Eficaces

1) Conversión de políticas escritas a diagramas de flujo legibles por máquina
Con el apoyo de grandes modelos lingüísticos (LLM), los documentos de políticas municipales disponibles públicamente se transforman en diagramas de flujo que pueden ser procesados por sistemas automatizados (ver Figura 1). Estos diagramas incluyen los servicios ofrecidos, como orientación sanitaria y recomendaciones para visitas clínicas, y utilizan ramas condicionales para especificar destinatarios según criterios como niveles de glucosa en sangre o afecciones renales. Este enfoque permite comparar y analizar diferencias en los flujos de políticas entre municipios con características geográficas y demográficas similares.

2) Generación de nuevos candidatos a diagramas de flujo de políticas
A partir de diagramas exitosos implementados en distintos municipios, se generan nuevos organigramas candidatos (ver Figura 2). Este proceso combina ramas condicionales y servicios prestados, basándose en principios de asignación de recursos de la economía empírica. Los organigramas candidatos se seleccionan considerando restricciones de recursos, como la capacidad disponible para prestar servicios, optimizando así la eficiencia y el alcance de las políticas propuestas.

3) Simulación de la prestación de servicios
Cada diagrama de flujo candidato se somete a una simulación que emplea aprendizaje automático y modelos de comportamiento humano (modelo de elección de comportamiento propio) para prever cómo los individuos interactuarán con las ramas condicionales y qué servicios recibirán. La simulación también evalúa el impacto en indicadores clave, como la salud pública, los costos médicos y los recursos disponibles.

Durante las pruebas realizadas en un proyecto de atención sanitaria preventiva en un municipio específico, se verificó que los datos calculados por Policy Twin sobre casos de orientación sanitaria coincidieron con los valores reales, con un margen de error del 5% según los datos del Seguro Nacional de Salud japonés. Este nivel de precisión garantiza que las simulaciones reflejen resultados reales.

Finalmente, se evalúan múltiples indicadores para cada organigrama candidato, y se selecciona aquel que maximiza los beneficios medidos en términos de salud, ahorro y eficiencia en la asignación de recursos.