Históricamente, la seguridad vial se ha basado en estudiar los accidentes que ya se han producido —con heridos leves, graves o muertos— para identificar los puntos negros en las carreteras. Pero esto tiene una limitación clave: hasta que ocurre el accidente, no se sabe que había un riesgo, pero puede ser que la carretera sea peligrosa y haya tenido problemas pero que todavía no hayan ocasionado accidentes contabilizables.
Un interesante artículo de la web Traffic Technology Today, «How near-miss data is revolutionizing road safety«, revisa cómo cambiar este modelo de seguridad vial utilizando los «casi accidentes» (incidentes en los que hay problemas pero sin choques o daños materiales/humanos), como indicador proativo de peligros latentes.
¿Cómo se pueden obtener la información de esos potenciales accidentes?
- Visión por IA + sensores en vía: Un ejemplo citado es el del organismo Transport for West Midlands (TfWM, Reino Unido) junto a la empresa VivaCity. Se instalaron decenas de sensores/cámaras en carreteras, con video-análisis a bordo. Solo cuando se detecta un «casi accidente», se guarda el vídeo — evitando grabar todo el tiempo. Así, en pocos minutos los datos llegan al gestor de tráfico, quien puede ver qué tipo de usuario estuvo involucrado (vehículo, peatón, ciclista), proximidad, trayectoria y contexto.
- Vehículos conectados: Otra aproximación ocurre en EEUU., donde vehículos dotados con sistemas ADAS o telemáticas (frenadas bruscas, giros bruscos, aceleraciones anómalas…) registran automáticamente “eventos de conducción” que pueden corresponder a “casi accidentes”. Estos datos permiten identificar tramos o condiciones de riesgo antes de que se produzca un accidente real.
Este nuevo enfoque permite detectar puntos conflictivos en la red viaria antes de que ocurran siniestros (y evitarlos antes de que sea demasiado tarde), lo que permite intervenir con mejoras de diseño, señalización o control de tráfico, identificando y solucionando puntos peligrosos de forma preventiva.
Los retos a los que se enfrenta este nuevo modelo preventivo de seguridad vial son importantes, pudiendo destacar el coste (instalar sensores/cámaras distribuidas o dotar con nuevos sistemas telemáticos a los vehículos), o la privacidad necesaria (especialmente si hay cámaras en las vías o registro de datos de vehículos, se requiere anonimato).
