人工智能帮助将无人机放置在偏远地区 以实现更快的应急响应

对于农村和服务不足地区的居民来说，获得紧急医疗服务可能是生死攸关的问题。由于获得医疗保健服务的机会有限，而且由于距离较远，救护车等待时间很长，这些社区面临着可能严重影响其健康和福祉的挑战。

在心脏骤停的情况下，当每一分钟都很重要时，找到改善响应时间的解决方案对于挽救生命至关重要。

南加州大学的研究人员正在探索使用人工智能驱动的决策，在农村社区等数据稀缺的环境中部署救生设备，以实现更快的应急响应时间，改进应急响应系统的设计并可能挽救生命。最近的一项研究表明，人工智能有可能帮助应急响应人员在数据有限的环境中做出明智而有效的决策。

这项研究发表在《运筹学》杂志上，重点是开发一种使用数据在候选设计系统方式之间进行选择的新方法。为了证明他们的方法，研究人员检查了一个案例研究，涉及多伦多的一个试点项目，该计划将无人机与救护车一起部署，以响应有关心脏骤停事件的电话。

“我们的方法有可能彻底改变我们在数据稀缺环境中设计和优化系统的方式，这些系统超出了应急响应的范围。它可以帮助我们在数据有限的一系列领域做出更明智和有效的决策，“通讯作者Michael Huang说，他是南加州大学马歇尔商学院数据科学与运营系的博士生。

没有数据，没问题：人工智能驱动的方法填补了空白

当旁观者打电话报告他们附近的人正在经历心脏骤停时，多伦多试点项目中的紧急救援人员有两种选择：他们可以派出救护车，或者他们可以派出救护车并部署带有自动体外除颤器(AED)的无人机。

AED是一种小型设备，旁观者可以使用 - 无需医疗培训 - 连接到患者并在救护车到达之前重新启动他们的心脏。无人机比救护车更快地到达患者身边的能力可以显着提高他们的生存机会。

这就提出了关于在哪里放置无人机仓库以及如何确定对紧急情况的适当响应的关键问题。

“我们最初认为主要问题是在哪里部署无人机，但实际上，首要问题是在哪里放置无人机仓库，”南加州大学马歇尔分校数据科学和运营副教授Vishal Gupta说。

“我们希望战略性地将它们放置在既靠近心脏骤停发生地点的位置，又放置在救护车难以到达的地区。这里的挑战是关于救护车前往偏远地区的旅行时间的数据很少，因此难以估计。救护车很少去这些偏远地区，所以我们没有很多关于旅行时间的数据，“古普塔说，他还在南加州大学维特比工程学院的丹尼尔·J·爱泼斯坦工业与系统工程系担任礼节性任命。

研究人员发现，对于农村地区的心脏骤停事件，救护车等待时间比城市地区长，而且数据有限，与传统方法相比，他们的方法可以更有效地决定何时调度无人机以及在哪里放置仓库。

人工智能驱动的方法可以应用于公共政策的各个领域和领域，包括在哪里放置减速带以减少交通死亡事故或最有效的电力线位置，其中真正的建筑成本通常是未知的，并根据粗略的数字进行估算。

“我们经常听到大数据及其潜力，但在许多情况下，数据仍然稀缺，特别是在数据收集昂贵或受到隐私问题限制的环境中，”古普塔说。“在某些情况下，收集事件很少见，这可能使设计系统和做出明智的决定变得具有挑战性。借助人工智能工具，我们可以应对这些挑战，即使在数据有限的环境中也能做出更好的决策。

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