Mesterséges intelligenciát vet be az Országos Mentőszolgálat

Mesterséges intelligencia segítségével készít négyhetes előrejelzést az Országos Mentőszolgálat a betegszállítási kapacitás optimalizálására, később pedig az életmentő feladatokrais készül hasonló - írja az MTI.

Csató Gábor, az Országos Mentőszolgálat (OMSZ) főigazgatója egy csütörtöki budapesti sajtótájékoztatón hangsúlyozta: 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 nem lehet őket megváltoztatni. Az adatsorok ezzel elemzésre alkalmasak, ebben segíti őket pro bono, vagyis 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. Például 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 a munkájuk során váratlan helyzetekre reagálnak. 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 tendenciákat. 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.

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.