5月 25, 2024

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マンハッタンの高校生が、911 通報に必要なリソースを予測する驚くほど正確な AI アルゴリズムを作成しました。

マンハッタンの高校生が、911 通報に必要なリソースを予測する驚くほど正確な AI アルゴリズムを作成しました。

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マンハッタンの高校生は、911通報者が実際に必要な助けを得られるようにする人工知能アルゴリズムを設計し、それによって応答時間が短縮され、最終的には何百万もの都市を救うことができると同氏はポスト紙に語った。

マンハッタンのブラウニング学校の4年生、ピアース・ライトさん(17歳)は、彼の洗練されたモデルは、例えば通報者が精神的健康状態に陥る時期を予測するなど、緊急指令員に役立つ可能性があると語った。

「アルゴリズムが『これはメンタルヘルスの通報だと思います』と判断した場合は、単に警察を現場に急行させるのではなく、精神科医またはメンタルヘルスの専門家をEMSスタッフとともに派遣して患者を支援し、最も適切なケアを提供することができます。」 ライト氏は水曜日のインタビューでこう語った。

ピアース ライトさん (17 歳) は、特定の 911 通報に必要なリソースの種類を正確に予測する人工知能モデルを作成しました。 ガブリエラ・バス

「患者だけでなく市にとっても時間の節約になります」と彼は言う。 「また、救急車をより早く救出することができます。」

アルゴリズムを設計するために、ライト氏は EMS 職員としての経験とデータ サイエンスの能力を組み合わせました。

彼は過去 1 年間かけて AI をコーディングし、ニューヨーク市にある約 2,400 万件の緊急通報に関する大規模なオンライン データベースから抽出した 20 年近くの統計を使用して AI をトレーニングしました。

彼のモデルは、着信電話の郵便番号、時刻、警察管轄区、初期のリスクレベルなどの要素のみに基づいて、どのようなリソースが必要になるかを予測できるため、彼の研究は報われた、と彼は言います。

キッカー? 同氏によると、このモデルの成功率は94.5%という驚異的で、人間のモデルよりも2.2%高かったという。

ライト氏はこのモデルですでにいくつかの賞を受賞しており、このモデルは 94.5% の確率で正しいと述べています。 ガブリエラ・バス
同氏は、このモデルにより最終的には対応が改善され、都市から数百万ドルを節約できる可能性があると述べた。 ガブリエラ・バス

「実際の発信者からの入力はほとんど必要ありません」とライトさんは、パークアベニューを見下ろすアッパーイーストサイドの家族のダイニングルームのテーブルに座りながら語った。

「実際に『これはこんな感じです』と言うことができます。そして、911 のオペレーターは郵便番号、警察地区、時刻などを持っています。彼らはすべてをそこに入力し、数秒でモデルを導き出します。通話が行われると考えられる内容を吐き出します。精度の範囲は約 94% です。」

「これは基本的に…通話がどうなるかを予測します」と少年は語った。 したがって、適切な応答を送信できます。

ライト氏によると、このモデルは人間の送信者よりも2.2%精度が高いという。 ガブリエラ・バス

ライト氏は、コネチカット州ウェストポートでボランティアの救急救命士として勤務していた自分のシフトに電話を受けたことが、このプログラムを作成するきっかけになったと語った。

同氏によると、訓練を受けた真の医療緊急事態ではなく、精神的健康や薬物乱用と判明した通報に対応するために乗務員が派遣されることが多すぎるという。

また、患者にとっても役に立ちません。患者は地元の緊急治療室に運ばれ、苦しむまま放置されることがよくあります。

「これは患者へのケアを節約するものではなく、市の資源を無駄にしている」と同氏は述べ、彼のモデルは「病院でただ退院を待っている」患者をなくすのに役立つだろうと付け加えた。

ライトさんは、コネチカット州ウェストポートでボランティアの緊急医療対応者でもあります。 ガブリエラ・バス
この適応可能なモデルは、メンタルヘルスに関する電話やその他さまざまなことに使用できる可能性があると同氏は述べた。 ガブリエラ・バス

ライト君の母親メラニーさんは、模型を作るのに膨大な労力を費やした息子の能力に驚嘆した。

「『うまくいくといいな』って感じでした」と彼女は笑いながら語った。

「でも、とてもエキサイティングでした。彼が画期的な進歩を遂げる瞬間を目の当たりにしたのです」と彼女は付け加えた。 「これは次の段階に進むことになるだろう。」

ライト氏は、彼のソフトウェアは他の種類の緊急通報にも使用できると述べた。たとえば、被害者が外傷を負っているとモデルが判断した場合、救急救命士だけでなく救急隊員を送る準備をすることができる。

しかし、このプログラムの作成者は、このプログラムは送信者を助けることを目的としたものであり、送信者の代わりをするものではないとすぐに述べた。

しかしいつか、このモデルをよりカスタマイズ可能にし、一般の人がアクセスしやすくすることで、都市は数百万ドルを節約し、応答時間を劇的に短縮できる可能性があります。

TerraNYC STEM フェアに出席したライト氏は、医学と健康科学のプロジェクトで 1 位を獲得しました。 ライト家

完了までに約 200 時間かかったこの印象的なプロジェクトは、4 月 7 日にニューヨーク大学タンドン工科大学で開催された TerraNYC STEM フェアでの 1 位賞や、ニューヨーク国際展示会での 2 位のトロフィーなど、勤勉な 10 代の彼にいくつかの栄誉をもたらしました。クイーンズの州科学工学フェア。

それが彼の将来のキャリアに結びつく可能性はあるが、それがどうなるかはまだ分からない。

ライト氏は、最終的には公衆衛生かコンピューターサイエンス、またはその両方を組み合わせた分野で働きたいと述べた。

「何をするにしても、人々を助けることができるものを作ることができることを本当に楽しみにしています」と彼は言いました。

「それは間違いなく私の目標です。」

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