​(Mentő)ötlet…

Tavaly júniusban, közös sajtótájékoztatójukon a Dyntell és az OMSZ vezetői bejelentették, hogy bár egyelőre "csak" a betegszállítási feladatokat képes négy hétre előre jelezni az adatelemző rendszer (ami persze önmagában is hatalmas segítség a mentőszolgálatnak), a hamarosan bevezetendő továbbfejlesztett verzió már az életmentési feladatokra is havi előrejelzést készít. Salga Péter most arról számolt be, hogy az OMSZ már egy éve teszteli a legforgalmasabb területein azt az öntanuló, mesterséges intelligencia alapú előrejelző rendszert, mellyel a korábbi adatok alapján hatékonyan meg lehet becsülni, hogy hol, mennyi riasztás várható. Így a lehető legjobban oszthatják el a rendelkezésre álló mentőkapacitást, a kocsikat és a személyzetet.

"A magyar egy nagyon modern mentőszolgálat, innovatív gondolkodású vezetővel az élén, ráadásul az egyetlen piaci szereplő, ami szinte példa nélküli a nemzetközi gyakorlatban. Az OMSZ-nél folyamatosan gyűlnek a digitalizált adatok, amelyek remek alapot szolgáltatnak a mi munkánkhoz. Ennek a hatalmas adatállománynak az elemzésével próbáljuk megmondani azt, hogy a jövő héten hányszor hívják majd a mentőket. A főigazgató személyesen is ambicionálja azt a törekvést, hogy a legkorszerűbb technológiák meghonosításával minél inkább javítsák a betegellátás színvonalát."

​Hová? Mennyit?

A mentőállomásokon van egy rendelkezésre állás (gépben és emberben), és van a szervezési főosztály, akik ezekkel az erőforrásokkal gazdálkodnak. Nagyon nem mindegy, hogy hol van sok autó, a lokáció, a távolságok miatt fontos az, hogy minél gyorsabban érjen ki egy esethez a mentő. "Mi azzal tudunk segíteni, ha előre jelezzük azt, hogy az adott mentőállomás közelében hány olyan eset történik, ami ellátást igényel. Az általunk kifejlesztett előrejelző rendszer egy éve működik már Pest megyében és Dél-nyugat-Magyarországon, szívfájdalmam, hogy Debrecenre és Kelet-Magyarországra még nincs kész a fejlesztés, de dolgozunk rajta. Ennek a sorrendiségnek az az oka, hogy minél több adat van, nekünk annál könnyebb a dolgunk. De ígérem, hogy most már Debrecen és Kelet-Magyarország következik. Reményeim szerint az év vége felé ez megtörténhet" – tekintett előre a fejlesztést végző debreceni cég vezetője.

Megtudtuk tőle azt is, hogy amit a köznyelv mesterséges intelligenciának hív, az igazából matematika, illetve matematikai és statisztikai módszereknek az összessége. Gépi tanuló algoritmusoknak hívják ezeket az algoritmusokat a szakmában. - Az adatoknak a mintázatát nézzük; van egy szezonalitás, évszakok szerinti vagy akár heti vagy napszakonkénti szezonalitás. Igaz az is, hogy a hosszú hétvégék vége felé egyre többször hívják a mentőt, stb. Emellett gyűjtjük a külső adatokat is, azokat az idősorokat, amik hatással lehetnek a mentőszolgálat munkájára. Ilyen az időjárás, annak hatása az útjavításokra; érdekes, hogy például 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 – mondta a szakember.

​Akár külföldön is

A fejlesztő cég munkatársai minden héten csinálnak egy visszamérést, melyben összevetik a tényleges eseteket az általuk előre jelzettekkel, és szemmel látható, hogy jól működik az előrejelzés. A 80-85 százalék feletti találati pontosság azt jelenti, hogy ez egy nagyon hasznos eszköz a mentésszervezésben. - A közös projektünket megelőzően is nézték folyamatosan az adatokat a mentőszolgálatnál (volt valamiféle adat-vizualizáció), próbálkoztak más megoldásokkal is, de ilyen komplex előrejelző rendszer (ráadásul ingyen) most először segíti a mentési munkálatokat – mondja. Salga Péter úgy véli, hogy egy sikeres hazai tesztidőszakot követően akár más országokban is alkalmazható lenne ez a rendszer, pontosabban ennek egy személyre szabott változata. - Romániában már vizsgáltuk ezt a lehetőséget és azt találtuk, hogy náluk több mentőszolgálat van, márpedig sokkal nehezebb egy széttöredezett adatbázison az elemzést elvégezni. De persze, ha úgy adódik, külföldön is állunk a kihívás elé – mondta magabiztosan a Dyntell tulajdonosa.

​Forintosítható haszon

A Dyntell által fejlesztett MI-technológia évek óta jól működik az ipari feladatoknál, ahol az emberi viselkedés, valamint a megrendelések és az egyéb üzleti adatok előrejelzésére is használják. A hamarosan szükségessé váló karbantartások előrejelzése komoly segítséget jelent például a gépek üzemeltetésénél, hiszen radikálisan csökkenti az állásidőt. A romlandó élelmiszerek értékesítésének tervezését segítő algoritmus pedig (amit az USA-ban már használnak) akár 90 százalék feletti pontossággal segít meghatározni az üzletek polcaira kerülő élelmiszer mennyiségét, jelentősen csökkentve a visszáruzásra vagy kidobásra ítélt étel arányát.

​A mesterséges intelligenciáról 


A mesterséges intelligencia (MI) a gépek emberhez hasonló képességeit jelenti, mint például az érvelés, a tanulás, a tervezés és a kreativitás. Lehetővé teszi a technika számára, hogy érzékelje környezetét, foglalkozzon azzal, amit észlel, problémákat oldjon meg, és konkrét cél elérése érdekében tervezze meg lépéseit. Bár a mesterséges intelligencia a tudományos-fantasztikus irodalom terméke, jelenleg a számítógép-tudomány jelentős ágát képviseli, amely intelligens viselkedéssel, gépi tanulással, és a gépek adaptációjával foglalkozik. Így például szabályozással, tervezéssel és ütemezéssel, diagnosztikai és fogyasztói kérdésekre adott válaszadás képességével, kézírás-, beszéd- és arcfelismeréssel. Egy olyan tudományággá vált, amely a valós életbeli problémákra próbál válaszokat adni. A mesterséges intelligencia rendszereket napjainkban elterjedten használják a gazdaság- és orvostudományban, a tervezésben, a katonaságnál, sok elterjedt számítógépes programban és videójátékban, de az online szövegírásban is.