Искусственный интеллект помогает диспетчерам скорой помощи спасать жизни

Искусственный интеллект помогает диспетчерам скорой помощи спасать жизни

При остановке сердца вне больницы время имеет решающее значение – вероятность выживания снижается примерно на 10% с каждой минутой. Первый шаг к спасению – правильная диагностика. И это вызов для диспетчеров экстренной помощи по телефону, которые должны распознать состояние пациента, полагаясь на чувства друга или родственника пострадавшего.

Начиная с 2016 года диспетчеры в Копенгагене получают помощь в уточнении диагноза от искусственного интеллекта по имени Corti. Он распознает речь и расшифровывает разговор. Для анализа слов и фоновых звуков используется машинное обучение. Диспетчер получает от бота предупреждение об остановке сердца в режиме реального времени.

Хорошо обученные диспетчеры экстренной помощи в Копенгагене могут распознать остановку сердца из описаний по телефону примерно в 73% случаев. Но искусственный интеллект делает это лучше. В небольшом раннем исследовании модель машинного обучения распознала звонки с сообщениями об остановке сердца в 95% случаях.

Как и другие технологии машинного обучения, искусственный интеллект Corti не предназначен для поиска каких-либо конкретных сигналов. Вместо этого он “тренируется”, слушая звуки из огромного набора вызовов для определения важных факторов, а затем постоянно улучшает свою модель по мере работы. Невербальные звуки часто важны, и технология должна иметь возможность сортировать фоновый шум, например сирены или крики, чтобы идентифицировать подсказки.

При первых испытаниях технологии на номер экстренной службы обратилась женщина, и сообщила, что её муж упал с крыши своего дома. Диспетчер по описанию распознал перелом спины, и давал указания о том, что делать до прибытия скорой помощи. Но Corti зафиксировала, что инцидент не в переломе спины, а в остановке сердца. Corti распознала в фоновых шумах, что пациент задыхается по причине остановки сердца. Искусственный интеллект узнал образец фонового шума полученного ранее. Оказалось, что человек упал с крыши из-за остановки сердца. Поскольку в то время платформа тестировалась, она не отправляла оповещения диспетчеру. Человек не получил своевременную помощь, и к моменту прибытия машины скорой помощи, было уже слишком поздно.

С более точным диагнозом диспетчер может обучить кого-то по телефону оказать первую помощь. Можно предположить, что некоторые города могут использовать эту технологию для отправки беспилотных летательных аппаратов с автоматическими дефибрилляторами, которые могут прибыть на место быстрее, чем бригада скорой помощи.

Помимо признаков остановки сердца, искусственный интеллект также пытается устранять другие ошибки во время прослушивания разговора. Например, удостовериться, что диспетчер уточнил адрес, и скорая помощь прибудет к нужное место. Эта технология является примером того, как искусственный интеллект может дополнять, а не заменять людей.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: