Entrenarse para salvar vidas con un simulador más realista y estresante

De Redacción La Voz - domingo, 11 de marzo de 2018 No Comments

Más realista y con una alta dosis de estrés. La Universidad de Alicante ha desarrollado un innovador simulador para el entrenamiento de intervenciones sanitarias de emergencia capaz de crear situaciones imprevistas ante las cuales se deben tomar decisiones en tiempo real para poder salvar vidas.
El sistema, ya patentado y del que se ha interesado la Brigada de Sanidad del Ejército de Tierra (Brisan) como tecnología para la formación de sus dotaciones, está ideado para el entrenamiento de equipos sanitarios en escenarios de emergencia en el ámbito civil o militar, como pueden ser incendios, terremotos, rescates o percances con múltiples víctimas.
No obstante, es tan flexible que permite configurar otros entornos en los que la actuación sanitaria es también vital: combates entre fuerzas militares, ataques terroristas o desastres causados por el hombre (contaminación química, accidentes nucleares...). También sirve para la formación en seguridad militar, policial y privada.
El desarrollo de este simulador, cuya novedad estriba en unificar tecnologías ya existentes en una herramienta común y con una simbología estandarizada, es fruto de un acuerdo de colaboración entre el Departamento de Tecnología Informática y Computación de la Universidad de Alicante (UA) y el centro de formación de la empresa Organización de Apoyo a la Seguridad Internacional (Oasi).
La idea surgió de la necesidad "de utilizar un sistema de entrenamiento que sea inocuo, muy respetuoso con el medio ambiente y que optimice el tiempo y el coste que se invierten en la formación para sacarle el máximo rendimiento", ha explicado el director de Formación de Oasi e impulsor del proyecto, Héctor Mora Chamorro.
El planteamiento expuesto por Mora Chamorro fue estudiado por los investigadores del Departamento de Tecnología Informática y Computación de la UA Virgilio Gilart y Diego Marcos, que lo consideraron factible desde el punto de vista tecnológico y que encajaba perfectamente con las líneas de investigación que realizan (Internet de las Cosas, Redes de Sensores Inteligentes y Sistemas Distribuidos en general).
El resultado ha sido el desarrollo de un simulador que, a diferencia de los que se usan en la actualidad, permite realizar entrenamientos que se aproximan al nivel de estrés e incertidumbre que se puede generar en situaciones reales, según han destacado, en una entrevista con Efe, los dos investigadores y Mora Chamorro.
El sistema diseñado consiste en un software que crea escenarios reales y que puede introducir situaciones imprevistas durante el ejercicio, por ejemplo la localización de nuevos heridos, la existencia de una mina enterrada o el derrumbe de un edificio, lo que obliga a los participantes a tomar decisiones en tiempo real.
Los intervinientes en los entrenamientos llevan sensores, chalecos y cinturones de estrés que pueden simular heridas concretas en determinadas partes de su cuerpo si son alcanzados de manera virtual por un impacto de bala, aunque experimentan una sensación real de incomodidad.
Además, los grupos de usuarios que actúan como sanitarios o efectivos de rescate disponen de terminales móviles mediante los cuales reciben información sobre los incidentes imprevistos que se producen para que actúen en consecuencia y comuniquen sus acciones para ser evaluadas de forma automática.
Mientras, el grupo de gestores de los entrenamientos puede interactuar e intercambiar datos con los participantes mediante un sistema basado en mapas donde se visualiza todo el ejercicio, que, a su vez, está conectado a un servidor que procesa la información obtenida y genera nuevas situaciones.
El sistema posibilita, igualmente, una monotorización en tiempo real por parte de los gestores de las actuaciones que están ocurriendo y, como novedad importante, analiza automáticamente si se están siguiendo correctamente los protocolos de intervención sanitaria.
Igualmente, determinará si las decisiones adoptadas en los ejercicios son las correctas y detectará los errores o fallos que se han registrado para reforzar el entrenamiento y permitir la evaluación de los participantes.

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