La principal causa de muerte prematura entre la juventud catalana es el suicidio. Además, esta es la causa de muerte que más ha aumentado en los últimos años, según la Federació de Salut Mental Catalunya. En 2017 se registraron un total de 495 muertes por suicidio: 366 hombres y 129 mujeres, según datos del Anàlisi de la Mortalitat a Catalunya (Departament de Salut, 2017).

Una parte de estos suicidios involucra a la red ferroviaria, con unas cifras anuales recurrentes por encima de los 80 casos a nivel de Catalunya. Aparte del evidente coste humano tanto para el suicida como para su entorno, su impacto social, económico, y en la movilidad es grave. Y muy especialmente, golpea a los empleados que sufren en primera persona el impacto emocional del atropello, y a menudo requieren apoyo psicológico para recuperarse.

La experiencia recogida por los trabajadores del sector ferroviario indica que las personas con una voluntad suicida en instalaciones ferroviarias, presentan ciertos patrones de conducta que se repiten. Desgraciadamente, aunque la red ferroviaria cuenta con un amplio despliegue de cámaras de videovigilancia, es humanamente imposible controlarlas todas en tiempo real. El proyecto “Anomaly” permitirá dar un paso más allá en las medidas de seguridad estudiando un potencial uso de la inteligencia artificial (IA) para detectar ciudadanos con voluntad autolítica en las infraestructuras ferroviarias. Podremos ser capaces de analizar los vídeos en tiempo real y por tanto identificar aquellas personas en riesgo de cometer un acto suicida antes de que se produzca el intento.

Disponer de sistemas que permitan prevenir el suicidio mediante la identificación de personas que muestran una conducta de riesgo en la estación ferroviaria o en las vías del tren es de interés para diferentes stakeholders, como las compañías ferroviarias y las fuerzas de orden público, así como las instituciones públicas y organismos sanitarios orientados a desarrollar estrategias y acciones para prevenir el suicidio. Supone, además, una oportunidad para desarrollar programas más efectivos de intervención, así como reducir impactos económicos y sociales considerables.

En este momento, la IA es una de las disciplinas que puede influir más en la rápida transición hacia una nueva sociedad y economía, al ser una disciplina científica y técnica que permite diseñar y programar máquinas capaces de llevar a cabo tareas que requieren inteligencia para ser realizadas.

La finalidad del proyecto es estudiar la viabilidad de una nueva generación de herramientas basadas en IA para el procesado de imágenes de cámaras de seguridad, que permita detectar conductas anómalas en tiempo real en el contexto de los suicidios en infraestructuras ferroviarias, abordando para ello los aspectos conductuales, técnicos, éticos y legales.

La primera fase del proyecto arranca con el Estudio de viabilidad, que se llevará a cabo durante el 2021. El alcance de posteriores fases de “Anomaly” desglosará más insights que parten de un análisis identificativo, realizado en sesiones conjuntas de actores procedentes del mundo de la movilidad ferroviaria.

La estrategia de innovación del Clúster de Salud Mental de Cataluña (CSMC) es de alto componente social, entendiendo como social, el relacionado con la calidad de vida y el comportamiento de las personas. Y alrededor de este eje fundamental articula la tecnología, la formación de profesionales y de usuarios/clientes y la generación de conocimiento en el sector.

La operadora ferroviaria, como participante del proyecto y entidad donde se detecta la necesidad, se mantiene el interés y la conveniencia de incorporar un concepto amplio de conducta anómala, ya que los impactos relativos a los casos llamados "indispuestos" son también de envergadura en su operativa diaria, tanto en número como tipología. Estos casos (con una frecuencia de 10/11 incidencias que requieren ambulancia a diario) son los más frecuentes y originan un gasto de explotación elevado. Cabe decir también, que son aquellos que más dificultad presentarán a la hora de hacer el análisis de prevención. Los casos de violencia, robo y agresiones también se analizarán de forma paralela a los anómalos y al suicidio. Por tanto, el reto es mucho más amplio.