Accidentes de tránsito: la silenciosa epidemia que golpea a jóvenes y adultos en edad laboral

Según datos recientes de la Organización Mundial de la Salud (2023), los accidentes de tránsito se consolidaron como la principal causa de muerte entre niños y jóvenes de 5 a 29 años en 2019. Esta tragedia silenciosa también afecta gravemente a la población en edad laboral, representando el 69% de las víctimas fatales y generando un impacto económico y social de gran escala.

En el año 2024 se contabilizaron 1.040 accidentes en las carreteras españolas, a los que se suman pequeñas colisiones y otros problemas al volante. Detrás de estos accidentes hay elementos como el exceso de velocidad, la climatología adversa y el abuso de sustancias, pero también despistes y situaciones de estrés que pueden mitigarse mejorando el diseño de las infraestructuras, las tecnologías de asistencia al conductor y las políticas de seguridad vial.

Una investigación en la que ha participado la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) analiza cómo el entorno visual de la carretera influye en los niveles de estrés de los conductores e identifica los factores que influyen negativamente en la experiencia de la conducción. Sus conclusiones abren la puerta al desarrollo de asistentes de conducción inteligentes y a la planificación de ciudades con menos elementos estresantes en sus calles y carreteras.

El paper Analyzing the Visual Road Scene for Driver Stress Estimation, de acceso abierto, muestra las conclusiones de la investigación liderada por Cristina Bustos, investigadora del grupo Artificial Intelligence for Human Well-being (AIWELL),adscrito a la unidad de investigación de Salud digital, salud, bienestar de la UOC.

Detrás de la investigación están también profesorado de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, como son Àgata Lapedriza, investigadora líder de AIWELL, y Albert Solé, investigador de Complex Systems (CoSIN3). También ha participado Javier Borge, líder de CoSIN3, así como Neska Elhaouij y Rosalind Picard, investigadoras del Media Lab en el Massachusetts Institute of Technology (MIT).

La importancia del paisaje vial como generador de estrés

Los elementos presentes en las carreteras y sus inmediaciones son un factor clave en los accidentes de tráfico e influyen enormemente en el bienestar y en la salud de las personas que utilizan el coche diariamente. Por ello, abordar las causas que generan estrés entre los conductores ha sido un elemento central de diferentes estudios en los últimos años.

La investigación realizada por la UOC analiza estos factores teniendo en cuenta únicamente datos visuales, sin depender de señales fisiológicas, análisis faciales o registros de las maniobras del vehículo. Se trata de la primera vez que un estudio de estas características se centra únicamente en el aspecto visual.

Hasta ahora no se había tenido en cuenta que «conducimos en un contexto visual y que las condiciones de la escena urbana importan, ya que afectan al nivel de estrés del conductor. Nuestro estudio es el primero en analizar el contexto visual de la escena urbana como una modalidad de datos adicional para estimar el estrés», explica la experta.

El equipo de la UOC utilizó un modelo de IA que evalúa simultáneamente las condiciones del tráfico, la presencia de peatones y el contenido de elementos urbanos en entornos reales para estudiar el paisaje visual a gran escala.

Se emplearon varios modelos de aprendizaje automático con distintos niveles de complejidad, basados en el análisis de imágenes individuales (como Support Vector Machines, SVM, o Convolutional Neural Networks, CNN) y de vídeos (como Temporal Segment Networks, TSN).

«Nuestro enfoque estudia el contexto de la carretera, analiza cómo el entorno en el que se conduce afecta al estrés del conductor y ayuda a predecirlo. Hemos demostrado empíricamente que el análisis del entorno visual proporciona información contextual valiosa sobre el entorno vial, como por ejemplo la densidad del tráfico, el paisaje urbano o la presencia de peatones», detalla Bustos.

«Esta información complementa otras fuentes de datos y es fundamental para comprender mejor los factores que influyen en el nivel de estrés y cómo el diseño urbano puede impactar en la seguridad vial. Nuestro estudio demuestra, por primera vez, que el contexto es una fuente de información relevante que se puede procesar», añade la investigadora.

Los peatones, otros vehículos y las señales generan estrés

El equipo de la UOC pudo concluir que el contexto visual de la carretera desempeña un papel fundamental en la estimación del estrés del conductor y pudo definir cuáles son los elementos específicos que influyen más en la experiencia al volante.

El análisis de interpretación del modelo de IA reveló que la presencia de peatones y vehículos en movimiento (especialmente los más grandes, como los camiones) están entre los factores que generan más estrés. A esto, se suman los elementos urbanos que pueden distraer a los conductores, como las señales, los carteles publicitarios y los cruces peatonales.

«Todos estos elementos influyen significativamente en los altos niveles de estrés de los conductores analizados, al aumentar la complejidad y la carga cognitiva», explica Bustos.

Potenciales aplicaciones prácticas

Estos hallazgos pueden servir de guía para el diseño de infraestructuras urbanas y políticas orientadas a reducir los factores que inducen estrés. Por ejemplo, podrían inspirar mejoras en la señalización, en los sistemas de gestión del tráfico en áreas congestionadas o en el diseño de intersecciones más seguras. «Al identificar cuáles son los elementos más estresantes, los planificadores urbanos y las autoridades de tráfico pueden adoptar medidas para mitigar estos efectos, contribuyendo a una mayor seguridad vial», explica Bustos.

También surge la posibilidad de desarrollar sistemas de asistencia al conductor que monitoricen en tiempo real el entorno y puedan alertar al conductor o activar mecanismos de seguridad cuando se detecten condiciones potencialmente estresantes.

«Por el momento, no hay un plan inmediato para su aplicación práctica, ya que el estudio se ha realizado con un número limitado de conductores. Sin embargo, los resultados obtenidos proporcionan una base prometedora para continuar la investigación en esta área y explorar su implementación en sistemas de asistencia al conductor», indica Bustos.

Los próximos pasos de la línea de investigación se basan en ampliar y diversificar los datos, explorar modelos multimodales que integren otros tipos de datos no invasivos (como información sobre el vehículo) y perfeccionar las técnicas de interpretación de la IA para comprender mejor los mecanismos subyacentes en la detección del estrés. Este proyecto se enmarca en la misión de investigación Salud digital y bienestar planetario y favorece los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) de la ONU: salud y bienestar; industria, innovación e infraestructuras, y ciudades y comunidades sostenibles.