Seorang siswa sekolah menengah di Manhattan menciptakan algoritme AI yang sangat akurat yang memprediksi sumber daya yang dibutuhkan untuk panggilan 911.

kereta bawah tanah

Eksklusif

oleh Steve Janowski

Seorang siswa sekolah menengah di Manhattan merancang algoritma kecerdasan buatan untuk membantu penelepon 911 mendapatkan bantuan yang benar-benar mereka butuhkan, yang pada gilirannya akan mengurangi waktu respons dan pada akhirnya menyelamatkan jutaan kota, katanya kepada The Post.

Pierce Wright, seorang siswa senior berusia 17 tahun di Browning School di Manhattan, mengatakan model canggihnya dapat membantu petugas operator darurat, misalnya, dengan memprediksi kapan penelepon mengalami episode kesehatan mental.

“Jika algoritme mengatakan, 'Saya pikir ini adalah panggilan kesehatan mental,' Anda dapat mengirim psikiater atau profesional kesehatan mental dengan staf EMS untuk membantu pasien dan memberikan perawatan yang paling tepat” – daripada hanya membawa polisi ke tempat kejadian. Wright mengatakan dalam sebuah wawancara Rabu.

“Ini menghemat waktu bagi pasien, tetapi juga bagi kota,” katanya. “Ia juga mampu membebaskan ambulans lebih cepat.”

Untuk merancang algoritme, Wright menggabungkan pengalamannya sebagai pekerja EMS dengan kehebatannya dalam ilmu data.

Dia menghabiskan setahun terakhir untuk mengkode AI, kemudian melatihnya menggunakan statistik selama hampir dua dekade yang diambil dari database online besar di Kota New York yang berisi sekitar 24 juta panggilan darurat.

Pekerjaannya telah membuahkan hasil, katanya, karena modelnya dapat memprediksi sumber daya apa yang akan dibutuhkan hanya berdasarkan faktor-faktor seperti kode pos panggilan masuk, waktu, wilayah kepolisian, dan tingkat risiko awal.

penendang? Dia mengatakan model tersebut memiliki tingkat keberhasilan yang mengesankan yaitu 94,5%, 2,2% lebih tinggi dibandingkan model manusia.

“Anda hanya memerlukan sedikit masukan dari penelepon sebenarnya,” kata Wright sambil duduk di meja di ruang makan Upper East Side milik keluarganya, yang menghadap ke Park Avenue.

“Anda benar-benar dapat berkata, 'Seperti inilah tampilannya.' Dan operator 911 memiliki kode pos, kantor polisi, jam, dll. Mereka memasukkan semuanya ke sana, dan dalam beberapa detik, modelnya menunjukkan perkiraan lokasi panggilan tersebut.” Kisaran akurasinya sekitar 94%.

“Pada dasarnya alat ini memprediksi… apa yang akan terjadi dengan panggilan telepon tersebut,” kata remaja tersebut. “Oleh karena itu, Anda dapat mengirimkan tanggapan yang sesuai.”

Wright mengatakan dia terinspirasi untuk membuat program ini setelah menerima panggilan pada shiftnya sendiri sebagai pekerja sukarelawan EMS di Westport, Connecticut.

Terlalu sering, katanya, kru dikirim untuk menanggapi apa yang ternyata merupakan panggilan kesehatan mental atau penyalahgunaan zat – bukan keadaan darurat medis yang sebenarnya yang telah mereka latih.

Hal ini juga tidak membantu pasien, yang sering dibawa ke ruang gawat darurat setempat dan dibiarkan menderita.

“Hal ini tidak menghemat perawatan pasien, dan menyia-nyiakan sumber daya kota,” katanya, seraya menambahkan bahwa modelnya akan membantu menghilangkan pasien “yang menunggu di rumah sakit hanya untuk diperbolehkan keluar.”

Ibu Wright, Melanie, mengagumi kemampuan putranya dalam melakukan banyak pekerjaan yang diperlukan untuk menciptakan model tersebut.

“Saya seperti, 'Saya hanya berharap ini berhasil,'” katanya sambil tertawa. “Karena saya tidak suka dia merasa seperti dia menghabiskan waktu selama ini untuk sesuatu dan itu tidak berhasil!”

“Tapi itu sangat menarik – melihat momen-momen indah di mana dia akan mendapatkan terobosan,” tambahnya. “Ini akan membawanya ke tahap berikutnya.”

Wright mengatakan perangkat lunaknya juga dapat digunakan untuk jenis panggilan darurat lainnya – misalnya, jika model tersebut yakin korban mengalami trauma, maka model tersebut dapat bersiap untuk mengirim paramedis, bukan hanya EMT.

Namun, pembuat program tersebut dengan cepat mengatakan bahwa program tersebut dimaksudkan untuk membantu pengirim, bukan menggantikan mereka.

Namun suatu hari nanti – dengan membuatnya lebih dapat disesuaikan dan dapat diakses oleh kebanyakan orang – model ini dapat menghemat jutaan dolar bagi kota-kota dan secara signifikan mengurangi waktu respons.

Proyek yang mengesankan ini – yang memakan waktu sekitar 200 jam untuk diselesaikan – telah menghasilkan beberapa penghargaan bagi remaja pekerja keras ini, termasuk penghargaan tempat pertama di TerraNYC STEM Fair di Tandon School of Engineering NYU pada tanggal 7 April dan penghargaan tempat kedua di the Pameran Sains dan Teknik Negara Bagian New York di Queens.

Hal ini mungkin terkait dengan kariernya di masa depan – meski dia belum yakin akan seperti apa nantinya.

Wright mengatakan pada akhirnya dia ingin bekerja di bidang kesehatan masyarakat, ilmu komputer, atau kombinasi keduanya.

“Apapun yang saya putuskan untuk dilakukan, saya sangat menantikan untuk dapat menciptakan sesuatu yang dapat membantu orang lain,” katanya.

“Itu jelas merupakan tujuan saya.”