Évente 1,2 millió eset, 40 millió kilométer
A mentőszolgálat mesterséges intelligencia segítségével készít négyhetes előrejelzést a betegszállítási kapacitás optimalizálására, később pedig az életmentő feladatokra is készül ilyen előrejelzés – jelentették be egy csütörtöki budapesti sajtótájékoztatón.
Csató Gábor, az Országos Mentőszolgálat (OMSZ) főigazgatója hangsúlyozta: néhány évtizede senki nem gondolta, hogy a most 134 éves mentőszolgálat ennyire előre fog járni az innovációban, és a mesterséges intelligenciát is felhasználja arra, hogy minél több emberen segíthessen.
Ismertette: 1,2 millió esetszámuk van évente, mintegy 40 millió kilométert tesznek meg, a járvány alatt pedig ezeket az adatokat meg is duplázták. Néhány éve az adatokat digitálisan is rögzítik időbélyegzővel ellátva, így megváltoztathatatlanok. Az adatsorok ezzel elemzésre alkalmasak, ebben segíti őket ingyenesen a debreceni Dyntell Magyarország Kft.
Beszámolt arról is, hogy az elmúlt években az OMSZ élen járt a fejlesztésekben, elindították a közösségi SzívCity applikációt, az ÉletMentő applikációjuk pedig ősztől azt is lehetővé teszi, hogy videokapcsolatot tudjanak létesíteni a riasztás helyszínével. Ezek a fejlesztések láthatóak, ugyanakkor üzletiintelligencia-fejlesztéseket is végrehajtottak, amelyek hozzájárultak ahhoz, hogy a koronavírus-járvány alatt is helyt tudtak állni. Példaként említette, hogy ilyen fejlesztésekkel percre pontosan látták, hol mennyi esetük van, mennyi az eszközük, a védőszerelésük, és hol szükséges pótolni azokat.
Győrfi Pál, az OMSZ szóvivője arról beszélt, hogy a program segítségével tervezik azt, amiről azt hisszük, hogy tervezhetetlen, hiszen a mentők munkája a váratlan helyzetekre reagálás. Ismertette: a debreceni cég tavaly a közép európai régió 50 leggyorsabban fejlődő technológiai cégét bemutató Deloitte Technology Fast 50 Central-Europe rangsorában a 6. helyet szerezte meg.
Salga Péter, a Dyntell Magyarország Kft. ügyvezető igazgatója elmondta, hogy kétféle módszert használnak. Az egyikben olyan statisztikai módszereket, algoritmusokat alkalmaznak, amelyek képesek „megtanulni” a múlt adataiban levő mintázatokat. A másikban pedig korrelációkat keresnek más – például időjárási vagy közlekedési – adatsorokban a mentőkéhez hasonló tendenciákhoz.
Kiemelte: az előzetes kutatómunka során fedezték fel, hogy a mentési feladatoknak határozott időbeli és térbeli belső mintázatuk, valamint szezonalitásuk van, azaz a múltbeli adatok alapján a jövőbeli feladatokat bizonyos fokig előre lehet jelezni. 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. Az MTI kérdésére elmondta: mostani előrejelzéseik az elmúlt két év adatainak elemzésén alapulnak, a bolygók közül pedig a Mars és a Vénusz pozíciójával találtak korrelációkat.
Beszélt arról is, hogy a Dyntell által fejlesztett mesterségesintelligencia-technológia évek óta jól működik az ipari feladatoknál, ahol az emberi viselkedés, valamint a megrendelések és egyéb üzleti adatok előrejelzésére is használják. Például egy gép üzemeltetésénél előre jelzik, várhatóan mikor fog meghibásodni, és egy előzetes karbantartással radikálisan le lehet csökkenteni a meghibásodásból adódó állásidőt. A romlandó élelmiszerek értékesítésének tervezését segítő algoritmusuk pedig – amelyet már az Egyesült Államokban is használnak – kilencvenszázalékosnál nagyobb pontossággal segít meghatározni a polcokra kerülő élelmiszer optimális mennyiségét.
Ezeknek az ipari módszereknek a hatékonysága forintban, euróban, dollárban, amit pedig a mentőszolgálatnál végeznek, az emberéletben mérhető – fogalmazott Salga Péter.
A tervek szerint a cég július végétől már nemcsak a betegszállításra, hanem az életmentő feladatokra is küld havi és heti előrejelzéseket az ország valamennyi mentőállomására.
Forrás: MTI
