Mesterséges intelligencia (AI) támogatása a stroke-hívásokban (AISMEC)

Ebben a projektben a kutatók adatokat gyűjtenek a Helse Bergenből 2019-ben elbocsátott összes stroke-os betegről (kb. 1000 beteg) a Norvég Stroke Registry-n (NSR) keresztül. Ezeknél a betegeknél a Helse Bergenből származó strukturált kórházi adatokat kérnek le, és ezek, valamint a stroke-kal kapcsolatos segélyhívásuk hangos tartalma alapján a kutatók gépi tanulás segítségével számítják ki a stroke kockázatát. A kórházi történeti adatok összekapcsolása a segélyhívásban elhangzott szavakkal újszerű módon erősíti fel a segélyhívások elemzését, összehasonlítva a hangos elemzéssel.

A stroke betegek adatainak lekérése és összekapcsolása után a kutatók 2019-es adatok felhasználásával képezik a mélyhálózatot. Ennek megfelelően a vizsgálatokat 2020 első felétől betegek alapján végzik el. Az adatok képzésre, tesztre és validálásra való szétválasztása biztosítja, hogy képzett hálózatunk ne illeszkedjen túl a képzési adatokhoz, és hasonló eredményeket reprodukálhasson korábban nem látott betegeken. Végül a kutatók összehasonlítják a mesterséges intelligencia teljesítményét a jelenlegi rendszerrel az AMK Bergenben élő mesterségesintelligencia körülbelül egyéves használatából származó adatok statisztikai elemzésével. Ez lehetővé teszi számunkra annak értékelését, hogy a rendszer milyen mértékben képes fejlődni az EMCC operátorok döntési folyamatán belül az érzékenység és a specifitás tekintetében.

Összefoglalva, az elsődleges cél egy olyan mesterséges intelligencia-rendszer robusztus, működő prototípusának megépítése, amely képes valós idejű azonosítani az akut stroke-ot a sürgősségi orvosi hívások jobb értékelése érdekében.

Másodlagos céljaink a következők:

• Olyan mesterséges intelligencia rendszer megvalósítása, amely képes gyorsan előre jelezni, hogy a beteg akut stroke-ban szenved-e vagy sem, a segélyhívás hangja és a kórházi nyilvántartásban rendelkezésre álló adatforrások alapján
• Annak bizonyítása, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek felhasználhatók az EMCC operátor osztályozási döntési eljárásának segítésére és javítására.

A várt eredmény a gyors szállítás (pl. másodperc) előrejelzési pontszámok, amelyek segítik az EMCC-kezelőt az akut stroke-os betegek felismerésében, ami jobb érzékenységet és specifitást biztosít a csak manuális értékeléshez képest.