Estudiante de secundaria crea algoritmo para llamadas 911

Estudiante de secundaria crea algoritmo para llamadas 911

 

El diseño de sofisticados modelos de Inteligencia Artificial Generativa ahora también lo están haciendo hasta menores de edad. En la ciudad de Nueva York, un estudiante de secundaria ha diseñado un algoritmo para ayudar a quienes hacen las llamadas de emergencia con el número 911.





Especial de Laszlo Beke

Este algoritmo podría recortar el tiempo de respuesta y además puede representar importantes ahorros en recursos para la ciudad. Por ejemplo, su complejo modelo podría ayudar a los despachadores de emergencia a predecir si el solicitante está sufriendo un episodio de salud mental. Cuándo el algoritmo dice que ”piensa que se trata de una llamada salud mental”, en ese caso se envía a un profesional de salud mental o a un psiquiatra con  el equipo de servicio médico de emergencia para asistir al paciente y para proveer el cuidado apropiado, en lugar de simplemente hacer llegar a la escena a la policía.

El joven se llama Pierce Wright, tiene 17 años y estudia penúltimo año de bachillerato y fue quién inventó este modelo de Inteligencia Artificial que predice correctamente el tipo de recursos que se requieren para atender una llamada de emergencia 911.  El modelo le ahorra tiempo a quién solicita el servicio y a la ciudad y además libera más rápidamente a las ambulancias. El joven ya ha recibido varios reconocimientos, incluyendo un primer premio en un concurso de la escuela de ingeniería de la Universidad de Nueva York y un segundo lugar en otra competencia universitaria en el estado de Nueva York. El joven indica que eventualmente le gustaría trabajar en el sector de salud pública, en ciencias de la computación o en una mezcla de ambas: que está buscando crear algo que ayude a la gente. La madre del joven ha quedado ímpresionada por la habilidad que su hijo demostró en el manejo de la enorme cantidad de trabajo que exigió la creación del modelo, También fueron emocionantes los momentos en los cuales este resolvía algún problema mayor, lo cual le permitía avanzar a la próxima etapa.

Experiencia con llamadas de emergencia

Para crear el programa, el estudiante se inspiró en su experiencia como voluntario en un servicio de emergencia en una ciudad más pequeña.  Allí notó, que muchas veces el equipo que estaba entrenado en el manejo de emergencias médicas reales, más bien llegaba a una situación de salud mental o de abuso de drogas. Tampoco ayudaba que frecuentemente el paciente era trasladado a una zona de emergencia en un hospital y allí era desatendido.

El modelo

Para diseñar el algoritmo, el estudiante conectó esa experiencia como trabajador del servicio de emergencia con sus habilidades en la ciencia de los datos. Durante el pasado año, dedicó más de 200 horas para la codificación del modelo de IA y para entrenar el modelo con casi dos décadas de estadísticas acumuladas en la base de datos de la ciudad de Nueva York, la cual contiene alrededor de 24 millones de llamadas de emergencia.

Estas son algunas de las características del modelo:

  • Esencialmente predice lo que considera que es la característica de la llamada. También predice los recursos necesarios, basándose exclusivamente en información como el código postal de la llamada, la hora del día, la delegación policial correspondiente y el nivel inicial de severidad.

  • Exige poca información de quién hace la llamada de emergencia, por cuanto el operador es quién conoce el código postal, la hora y la delegación policial y así en unos pocos segundos el modelo clasifica la emergencia.

  • Ayuda a disminuir el tiempo de espera de los pacientes en la zona de emergencia del hospital.

  • También puede ser utilizado para otros tipos de emergencias.

    • Si piensa que la víctima ha sufrido un trauma, puede prepararse para despachar un paramédico y no solamente al equipo de emergencia.
    • Es adaptable para llamadas de salud mental y una variedad de otras.
  • El programa está enfocado a ayudar a los despachadores, no a sustituirlos.

  • Tiene una tasa de éxito de 94.5%, lo cual es superior en 2.2% a la tasa de éxito de los operadores humanos.


Se hace referencia a NYC high schooler creates astonishingly accurate AI algorithm for 911 callers to get help they actually need. La imagen es cortesía de Bing Image Creator.