El U1st Vision es un modelo pionero que busca revolucionar la atención sanitaria, especialmente en zonas de difícil acceso y áreas rurales. Este vehículo multifuncional combina tecnologías avanzadas con una propuesta de movilidad eficiente, permitiendo llevar servicios médicos directamente a las comunidades que más lo necesitan. Según Julien Philibert, U1st industrialization project manager, el proyecto aborda desde la detección temprana de enfermedades hasta la optimización de recursos para los profesionales sanitarios, con el objetivo de mejorar la calidad y accesibilidad de la atención médica.
“El U1st Vision acerca los servicios a los ciudadanos, lo que hace más fácil asistir a las revisiones previas y a los seguimientos periódicos, prevenir el avance de la enfermedad e identificar posibles complicaciones”, explicó Philibert.
Este enfoque se ve respaldado por las doce innovaciones tecnológicas integradas en el modelo, que incluyen pruebas de audición, visión, análisis de fluidos biológicos y control de constantes vitales. Además, el vehículo se adapta a las necesidades específicas de cada región, facilitando campañas de concienciación y prevención en áreas donde el acceso a la salud suele ser limitado.
Con esta app permitimos que la consulta sea más fluida para el profesional sanitario en el U1st y encima a distancia”
Una de las claves del éxito del U1st Vision es su capacidad para reducir la carga administrativa de los profesionales sanitarios. Por otro lado, el vehículo incorpora una aplicación que reúne 21 datos médicos. “Con esta app permitimos que la consulta sea más fluida para el profesional sanitario en el U1st y encima a distancia”, explica el project manager.
Otro aspecto fundamental del U1st Vision es su capacidad para integrar y compartir información médica entre diferentes sistemas sanitarios. La interoperabilidad de datos está garantizada por Enovacom, filial de Orange Business, que, como señaló Philibert, cuenta con una larga experiencia en este ámbito.
“La interoperabilidad entre distintos sistemas sanitarios está garantizada por Enovacom, que permite a los proveedores sanitarios y a los pacientes proteger, estandarizar, acceder, intercambiar y compartir sus datos médicos”, manifiesta Philibert.
Además, el proyecto se beneficia de la Plataforma de Datos Urbanos de Eviden, que no solo recoge información médica, sino también datos ambientales en tiempo real, como calidad del aire y condiciones meteorológicas.
Más allá de sus capacidades tecnológicas, el diseño del U1st Vision está pensado para superar las barreras geográficas que dificultan el acceso a los servicios médicos en zonas remotas. Los módulos sanitarios del vehículo son autosuficientes en términos de energía y conectividad, lo que les permite operar en cualquier lugar. Además, el vehículo eléctrico puede instalar estos módulos en ubicaciones específicas y, mientras tanto, realizar otras entregas. Su tamaño compacto permite que cualquier conductor con carné tipo B pueda operarlo, facilitando el acceso a áreas de difícil acceso para vehículos más grandes.
“El U1st Vision ofrece una solución a los problemas de los ‘desiertos médicos’, prestando un servicio móvil integrado a los ciudadanos"
El impacto social del U1st Vision también es significativo, especialmente en las áreas conocidas como “desiertos médicos”, donde la atención sanitaria es limitada debido a la falta de personal médico. “El U1st Vision ofrece una solución a los problemas de los ‘desiertos médicos’, prestando un servicio móvil integrado a los ciudadanos, estén donde estén”, afirmó Philibert.
De esta manera, esta tecnología ha sido diseñada pensando en autoridades locales, regionales y nacionales que enfrentan dificultades para atraer personal sanitario a estas zonas, proporcionando una alternativa sostenible y efectiva para mejorar el acceso a los servicios de salud.
Aunque las pruebas piloto del U1st Vision están previstas para finales de 2025, el equipo detrás del proyecto ya trabaja intensamente en perfeccionar su diseño y funcionalidad. Estas pruebas serán cruciales para evaluar el impacto real del modelo en entornos diversos y para realizar los ajustes necesarios antes de su implementación a gran escala.