Manhattan'daki bir lise öğrencisi, 911 aramaları için gereken kaynakları tahmin eden inanılmaz derecede doğru bir yapay zeka algoritması yaratıyor.

metro

Özel

ile Steve Janowski

The Post'a konuşan Manhattan'lı bir lise öğrencisi, 911'i arayanların gerçekte ihtiyaç duydukları yardımı almalarına yardımcı olmak için bir yapay zeka algoritması tasarladı; bu da yanıt sürelerini kısaltacak ve sonuçta şehirlere milyonlarca tasarruf sağlayacak.

Manhattan'daki Browning Okulu'nda son sınıf öğrencisi olan 17 yaşındaki Pierce Wright, gelişmiş modelinin, örneğin arayan kişinin ne zaman zihinsel sağlık sorunu yaşadığını tahmin ederek acil durum görevlilerine yardımcı olabileceğini söyledi.

“Algoritma, 'Bunun bir akıl sağlığı çağrısı olduğunu düşünüyorum' diyorsa, polisi olay yerine koşturmak yerine, hastaya yardım etmesi ve en uygun bakımı sağlaması için acil servis ekibiyle birlikte bir psikiyatrist veya ruh sağlığı uzmanını gönderebilirsiniz.” Wright Çarşamba günü verdiği bir röportajda şunları söyledi.

“Bu hem hastaya hem de şehre zaman kazandırıyor” dedi. “Ayrıca ambulansı çok daha hızlı serbest bırakabiliyor.”

Algoritmayı tasarlamak için Wright, EMS çalışanı olarak deneyimini veri bilimindeki becerisiyle birleştirdi.

Geçtiğimiz yılı yapay zekayı kodlamakla geçirdi, ardından New York City'nin yaklaşık 24 milyon acil durum çağrısından oluşan devasa çevrimiçi veri tabanından alınan yaklaşık yirmi yıllık istatistikleri kullanarak onu eğitti.

Çalışmasının meyvesini verdiğini söylüyor çünkü modeli, yalnızca gelen çağrının posta kodu, günün saati, polis bölgesi ve başlangıçtaki risk düzeyi gibi faktörlere dayanarak hangi kaynaklara ihtiyaç duyulacağını tahmin edebiliyor.

Vurucu mu? Modelin, insan emsallerinden %2,2 daha yüksek, %94,5 gibi etkileyici bir başarı oranına sahip olduğunu söyledi.

Wright, ailesinin Yukarı Doğu Yakası'ndaki Park Avenue'ye bakan yemek odasında bir masaya otururken, “Gerçek arayan kişiden çok az bilgi almanız gerekiyor” dedi.

“Gerçekten şöyle diyebilirsiniz: 'İşte böyle görünüyor.' Ve 911 operatörünün posta kodu, polis bölgesi, günün saati vb. var. Hepsini oraya koydular ve birkaç saniye içinde model ortaya çıktı. çağrının ne yönde olacağını düşündüğünü açıklıyor.” Doğruluk aralığı yaklaşık %94'tür.

Genç, “Temel olarak aramanın ne olacağını düşündüğünü tahmin ediyor” dedi. “Buna göre uygun yanıtı gönderebilirsiniz.”

Wright, Westport, Connecticut'ta gönüllü bir acil servis çalışanı olarak kendi vardiyalarında çağrılar aldıktan sonra programı oluşturmak için ilham aldığını söyledi.

Kendisi, ekiplerin sıklıkla, eğitildikleri gerçek tıbbi acil durumlara değil, akıl sağlığı veya madde bağımlılığı olduğu ortaya çıkan bir çağrıya yanıt vermek için gönderildiğini söyledi.

Ayrıca, sıklıkla yerel acil servise getirilen ve acı çekmeye terk edilen hastaya da faydası yoktur.

“Bu, hastanın bakımından tasarruf sağlamaz ve şehrin kaynaklarını boşa harcar” dedi ve modelinin, hastaların “dışarı çıkmak için hastanede beklemesini” ortadan kaldırmaya yardımcı olacağını ekledi.

Wright'ın annesi Melanie, oğlunun modeli oluşturmak için gereken muazzam miktardaki çalışmayı ortaya koyma becerisine hayran kaldı.

“'Umarım işe yarar' dedim” dedi gülerek. “Çünkü onun bunca zamanını bir şeye harcadığını ama işe yaramadığını düşünmesinden nefret ederdim!”

“Ama çok heyecan vericiydi; bir atılım gerçekleştireceği o ampul anlarını görmek” diye ekledi. “Bu, işi bir sonraki aşamaya taşıyacak.”

Wright, yazılımının diğer acil durum çağrıları için de kullanılabileceğini söyledi; örneğin, model kurbanın travma geçirdiğine inanıyorsa, yalnızca acil yardım görevlileri yerine bir sağlık görevlisi göndermeye hazırlanabiliyor.

Ancak programın yaratıcısı, programın gönderenlerin yerini almayı değil, gönderenlere yardımcı olmayı amaçladığını hemen ifade etti.

Ancak bir gün, model, onu daha özelleştirilebilir ve ortalama bir insan için erişilebilir hale getirerek şehirlere milyonlarca dolar tasarruf sağlayabilir ve yanıt sürelerini önemli ölçüde azaltabilir.

Tamamlanması yaklaşık 200 saat süren etkileyici proje, çalışkan gence, 7 Nisan'da NYU Tandon Mühendislik Okulu'ndaki TerraNYC STEM Fuarı'nda birincilik ödülü ve 2017'de ikincilik ödülü de dahil olmak üzere birçok ödül kazandırdı. Queens'teki New York Eyaleti Bilim ve Mühendislik Fuarı.

Bunun gelecekteki kariyeriyle bağlantılı olması mümkün ancak bunun ne olacağından henüz emin değil.

Wright, eninde sonunda halk sağlığı, bilgisayar bilimi veya her ikisinin birleşimi alanlarında çalışmak istediğini söyledi.

“Ne yapmaya karar verirsem vereyim, insanlara yardım edebilecek bir şey yaratabilmeyi gerçekten sabırsızlıkla bekliyorum” dedi.

“Amacım kesinlikle bu.”