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Para con hasta cinco días de antelación

La Inteligencia Artificial entra en la Comunidad para prever los niveles de polen

La Inteligencia Artificial entra en la Comunidad para prever los niveles de polen

Compara en minutos los valores recogidos a diario con el histórico de mediciones y la previsión meteorológica y ofrece datos hasta un 25% más fiables.

martes 04 de junio de 2024, 12:17h
La Comunidad de Madrid utiliza Inteligencia Artificial (IA) para prever con hasta cinco días de antelación los niveles de polen en el aire. Esta tecnología permite al Ejecutivo autonómico adelantarse a las posibles necesidades de los ciudadanos afectados por alergias y hacerlo de una manera más rápida e informada.

El Gobierno regional utiliza este avance para reforzar la Red Palinológica de la Comunidad de Madrid (Palinocam) que coordina la Dirección General de Salud Pública. Es el único servicio de vigilancia de polen atmosférico que ofrece durante seis meses, entre enero y junio, información diaria actualizada de las especies alergénicas más activas en cada momento, como Cupresáceas, Gramíneas, Olivo, Plantago, Plátano o Uticáceas, entre otras.

La IA permite aumentar hasta un 25% la fiabilidad de los datos conseguidos. Actúa a través del Sistema de Gestión del Polen que compara los datos de calidad del aire que se recogen a diario en los nueve captadores que la Comunidad tiene desplegados por toda la región con el histórico de mediciones y con la información de temperatura y viento provenientes de la Agencia Estatal de Meteorología. Gracias a esta técnica, el proceso dura apenas unos minutos.

Contar con este pronóstico con tanta anticipación permite a la Consejería de Sanidad informar de la previsión de los niveles de polen por municipios y de las medidas recomendadas para controlar los síntomas, además de facilitar la gestión de las consultas médicas por esta causa de los madrileños.

Los más de 30.000 madrileños que consultan la información sobre el polen en laweb o están suscritos al servicio gratuito personalizado de información reciben los datos relativos a la jornada anterior y una predicción para las siguientes 48 horas.
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