Podpora umělé inteligence (AI) ve voláních zdvihu (AISMEC)

V rámci tohoto projektu budou vyšetřovatelé shromažďovat údaje od všech pacientů s cévní mozkovou příhodou propuštěných z Helse Bergen v roce 2019 (cca. 1000 pacientů) prostřednictvím norského registru cévních mozkových příhod (NSR). Pro tyto pacienty budou získána strukturovaná nemocniční data z Helse Bergen a na základě těchto a mluveného obsahu jejich tísňového volání týkajícího se mrtvice vyšetřovatelé použijí strojové učení k výpočtu rizika mrtvice. Spojení historických nemocničních dat s mluveným slovem v tísňovém volání umocňuje analýzu tísňových volání novým způsobem ve srovnání se samotnou analýzou zvuku.

Po načtení a připojení dat pacientů s mrtvicí vyšetřovatelé trénují hlubokou síť pomocí dat z roku 2019. V souladu s tím bude testování prováděno na pacientech od první poloviny roku 2020. Rozdělení dat na školení, testy a ověřování zajišťuje, že naše trénovaná síť se příliš nevejde na tréninková data a může reprodukovat podobné výsledky u dříve neviděných pacientů. Nakonec vyšetřovatelé porovnají výkon AI se současným systémem prostřednictvím statistických analýz dat z období přibližně jednoho roku živého používání AI v AMK Bergen. To nám umožní vyhodnotit, do jaké míry je systém schopen zlepšit v rámci rozhodovacího procesu operátorů EMCC z hlediska citlivosti a specifičnosti.

Stručně řečeno, primárním cílem je vybudovat robustní funkční prototyp systému umělé inteligence schopného v reálném čase identifikovat akutní cévní mozkovou příhodu pro lepší hodnocení při naléhavých lékařských voláních.

Naše sekundární cíle jsou:

• Implementovat systém umělé inteligence schopný poskytovat rychlou předpověď, zda pacient trpí akutní cévní mozkovou příhodou či nikoli, na základě zvuku z tísňového volání a dostupných zdrojů dat v nemocničních záznamech
• Dokázat, že systémy umělé inteligence lze použít k podpoře a zlepšení postupu rozhodování o třídění operátora EMCC.

Očekávaným výsledkem je rychlé dodání (tj. sekund) predikční skóre, které pomáhá operátorovi EMCC rozpoznat pacienty s akutní mrtvicí, což poskytuje lepší senzitivitu a specificitu ve srovnání pouze s manuálním hodnocením.