Generación de alertas tempranas para reducir la mortalidad en accidentes de tránsito en Cali con datos históricos, mediante un modelo de patrones puntuales
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Date
2025
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Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
Este estudio desarrolló un modelo de alerta temprana para prevenir desenlaces fatales de accidentes de tránsito en la ciudad de Cali, un problema crítico de salud pública con altos costos asociados a la pérdida de vidas humanas. Se preveía que la mortalidad por este tipo de sucesos sería una de las principales causas de muerte en los países en vías de desarrollo, y Cali no era ajena a esta tendencia mundial, con cifras que superan la media nacional. El objetivo principal fue identificar la correlación entre infracciones de tránsito y accidentes mortales mediante técnicas de patrones puntuales y modelos de aprendizaje automático explicable, con el fin de desarrollar un sistema de alertas tempranas para informar a autoridades y ciudadanos sobre conductas y zonas de riesgo. Los resultados obtenidos incluyeron un modelo predictivo del riesgo de accidentes de tránsito mortales a partir de las infracciones registradas, buscando una mejora en la movilidad urbana y en la eficiencia de la gestión de recursos. Las aplicaciones derivadas de este proyecto abarcan desde la implementación de políticas públicas y estrategias de intervención hasta la integración con sistemas de gestión de tráfico y planificación urbana. La disponibilidad de datos de infracciones y el uso de tecnologías avanzadas aseguraron la viabilidad del proyecto y su potencial para ofrecer soluciones efectivas y sostenibles para la mejora de la seguridad vial en Cali.
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This study developed an early warning model to prevent fatal outcomes from road traffic accidents in the city of Cali, a critical public health issue with high costs associated with the loss of human lives. It was anticipated that mortality from such incidents would become one of the leading causes of death in developing countries, and Cali was no exception to this global trend, with figures exceeding the national average. The main objective was to identify the correlation between traffic violations and fatal accidents using point pattern techniques and explainable machine learning models, in order to develop an early warning system to inform authorities and citizens about risky behaviors and areas. The results included a predictive model for the risk of fatal traffic accidents based on recorded violations, aiming to improve urban mobility and the efficiency of resource management. Applications derived from this project range from the implementation of public policies and intervention strategies to integration with traffic management systems and urban planning. The availability of violation data and the use of advanced technologies ensured the feasibility of the project and its potential to offer effective and sustainable solutions for improving road safety in Cali.
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Keywords
Mortalidad en accidentes de tránsito , Prevención de accidentes , Seguridad vial y sistemas de alertas tempranas , Infracciones y accidentes de tránsito , Análisis espacial , Road traffic accident mortality , Accident prevention , Road safety and early warning systems , Traffic violations and accidents , Spatial analysis