Életmentés mesterséges intelligenciával

A mentőszolgálat kiemelkedő támogatásáért

Az első pillanattól nagy visszhangja volt a sajtóban annak a (Dyntell Magyarország Kft. és az Országos Mentőszolgálat (OMSZ) összefogásából született) közös projektnek, amely öntanuló mesterséges intelligencia alkalmazásával egyre pontosabb előrejelzést nyújt a mentőkapacitásra vonatkozó igényekről.

Eleinte még „csak” a betegszállítási feladatokat volt képes négy hétre előre jelezni az adatelemző rendszer, a továbbfejlesztett változat azonban már az életmentési feladatokra is heti előrejelzést készít. A társadalmi hasznosságát tekintve kiemelkedő fontosságú informatikai fejlesztésért (amit az OMSZ díjmentesen használhat) Salga Péter, a Dyntell Magyarország Kft. ügyvezető igazgatója „Magyar Mentésügyért Emlékérmet” vehetett át a Mentők Napja alkalmából, nemrégiben az Országház Felsőházi termében. A díjat a Mesterséges Intelligencia (MI) alkalmazásának egyik hazai úttörője kapta. A Dyntell modellje új távlatokat nyit a magyarországi mentésszervezésben, lényege, hogy a beépített mesterséges intelligencia segítségével a rendelkezésre álló múltbeli, valamint külső adatok alapján képes előrejelzést adni arról, hogy egy adott időszakban hogyan alakul a mentőautókra vonatkozó igény.

Az MI-alapú fejlesztés nemcsak abban segít a mentésirányításnak, hogy a mentőegységeket a lehető leggyorsabban a helyszínre küldje, hanem abban is, hogy megmutatja, mikor, hol, milyen rendkívüli esemény bekövetkezte várható. Egy eset a sok közül: pénteken délután a fővárosi Blaha Lujza téren 85 százalékos valószínűséggel mentési feladatuk lesz. Legyen a közelben mentő. A Dyntell-fejlesztés ma már az életmentés területén is képes nagy biztonsággal 4 hétre előre jelezni a kapacitásigények változását.

A mentőszolgálatnál éves szinten hihetetlen mennyiségű adat képződik: 1,2 millió esetszám mellett, mintegy 40 millió kilométert tesznek meg; a pandémia idején ezeket a számokat meg is duplázták. Néhány éve az adatokat digitálisan is rögzítik, időbélyegzővel ellátva, így azok megváltoztathatatlanok. Az adatsorok ezáltal elemzésre alkalmasakká váltak. Az előrejelzések készítéséhez kétféle módszert használnak. Az egyikben olyan statisztikai eljárásokat, algoritmusokat alkalmaznak, amelyek képesek „megtanulni” a múlt adataiban lévő mintázatokat. A másikban pedig korrelációkat (kölcsönös viszonyokat) keresnek más, például időjárási vagy közlekedési adatsorokban a mentőkéhez hasonló tendenciákban. A kutatómunka során fedezték fel, hogy a mentési feladatoknak határozott időbeli és térbeli mintázatuk, valamint szezonalitásuk van, azaz a múltbeli adatok alapján a jövőbeni feladatokat bizonyos fokig előre lehet jelezni. A Dyntell szakemberei felkutatták azokat az adatsorokat, amelyek összefüggésben vannak az esetszámok alakulásával, vagyis az előrejelzések nemcsak az időjárás-előrejelzést, a forgalmi vagy a kórházi adatokat veszik figyelembe, hanem például a bolygók és a Hold állását is. Érdekes, hogy a Vénusz bolygónak a mozgása, a Földtől való távolsága is hatással van arra, hogy hányszor fogják a mentőt hívni. Minél közelebb van a Vénusz a Földhöz, annál több riasztás érkezik a mentőkhöz...

Az MI térnyerése az egészségügyben messze túlmutat ezen a kísérleti projekten, hiszen az ágazatban egyre nagyobb teret nyer a digitalizáció. Szakértők szerint az egészségügynek égető szüksége van a mesterséges intelligenciára. Jelenleg a diagnosztika alkalmazza leginkább a mesterséges intelligenciát az egészségügyben. Az EIT Health és a McKinsey&Company felmérése alapján – amelyben 175 egészségügyi dolgozót és 62 döntéshozót kérdeztek meg – a szakemberek arra számítanak, hogy a következő 5-10 évben emellett a klinikai döntéshozatalban lesz kiemelkedő szerepe a mesterséges intelligenciának. A tanulmány szerzői kiemelik, létfontosságú, hogy az egészségügyi szakemberek az idejüket arra fordítsák, ami a legértékesebb: a betegek gondozására. A mesterséges intelligencia széles körű elfogadása és alkalmazása segítheti enyhíteni az erőforrás-kapacitások hiányából adódó problémákat és forradalmasíthatja az egészségügyi ellátást az automatizálás folyamatos fejlesztésével.

A Mesterséges Intelligencia térnyerése ma már evidencia számos vállalatvezető számára, azonban sokan még mindig nem szánták rá magukat, hogy a gyakorlatban is kamatoztassák az így megnyíló forradalmi megoldásokat. Pedig már Magyarországon is egyre inkább hátrányba kerül az, aki nem használja a Mesterséges Intelligenciát a cégvezetésben, az igazán innovatív vállalatok pedig egyre több folyamatukat optimalizálják, egyszerűsítik vagy szervezik teljes egészében újra.

Ma már nagyon kevés olyan iparágat lehet említeni, ahol ne használnák a Mesterséges Intelligenciát. A teljesség igénye nélkül említhetnénk a rendelések és készletfogyások nyilvántartását, követését vagy akár előrejelzését, a mezőgazdaságban a várható terményhozamok megbecsülését, gyártó cégeknél a gyártó gépek meghibásodásának előrejelzését, vagy a boltokban, pékségekben a vásárlók viselkedésének elemzését. De még az elsőre nem könnyen számszerűsíthető területeken is sikerrel vezetik be ma már a MI-t, jó példa erre az ügyfélszolgálati munka folyamatainak optimalizálás vagy a valós idejű kamerakép elemzés. Utóbbi nem csak statisztikai és munkaszervezési okokból válik egyre több cégnél kulcsfontosságúvá, hanem mert az üzemekben a balesetek megelőzését is elősegítik.

P.A.

Új hozzászólás

CAPTCHA
Ez a kérdés teszteli, hogy vajon ember-e a látogató, valamint megelőzi az automatikus kéretlen üzenetek beküldését.
Kép CAPTCHA
Be kell írni a képen látható karaktereket.