הפתרון המהפכני להגנה על מכבי האש מגיע מכיוון לא צפוי

This post is also available in: English (אנגלית)

כבאים עובדים בסביבה מסוכנת מאוד, מתמודדים ללא הרף עם אש, חפצים נופלים, עשן וחום קיצוני. באופן מפתיע, הגורם הקטלני ביותר בקרב כבאים הוא למעשה דום לב, המהווה 40% מההרוגים במהלך השירות, והפתרון לכך מגיע ממקור בלתי צפוי.

חוקרים מהמכון הלאומי לתקנים וטכנולוגיה (NIST), בשיתוף עם אוניברסיטת רוצ'סטר וגוגל, פיתחו בהצלחה מודל בינה מלאכותית שיכול לקבוע במדויק אם כבאי עומד לחוות אירוע לב. השימוש בבינה מלאכותית הראה יכולת לזהות מקצבי לב חריגים המהווים גורם מרכזי למוות פתאומי מהתקף לב.

על פי Cybernews, המחקר שפורסם בכתב העת Fire Safety Journal גילה כי מודל הבינה המלאכותית הצליח לזהות נכון כ-97% מדגימות אלקטרוקרדיוגרמה לא תקינות (ECG) במערך נתונים ייחודי שנאסף מכבאים.

כבאי הוא בעל סיכוי כפול לחוות מוות מאירוע לב פתאומי מאשר שוטר, ופי ארבעה יותר מאשר מגישי חירום אחרים.

צוות המחקר השתמש במערך נתונים ייחודי במיוחד שנאסף עשור קודם לכן על ידי אוניברסיטת רוצ'סטר והכיל 24 שעות של נתוני ECG מ-112 כבאים, גם במהלך שעות העבודה שלהם וגם כאשר לא היו בתפקיד.

המודל שפותח על ידי צוות המחקר של NIST נקרא מודל ניטור בריאות הלב (H2M), והוא משלב למידת מכונה עם מערך הנתונים של רוצ'סטר. ה-H2M מזהה ומסווג פעימות לב נורמליות ולא נורמליות המעידות על מקצבי לב לא סדירים.

החזון של צוות המחקר הוא שהמודל H2M ישמש במוניטורים ניידים שכבאים יכולים ללבוש כשהם ממלאים את תפקידם ויספק התראות בזמן אמת לבעיות בקצב הלב, וישמש כמעין קרדיולוג בינה מלאכותית במקום.

השימושים האפשריים במודל H2M יכולים להתרחב גם לתעשיות אחרות ולעזור לקבוצות אחרות בסיכון גבוה ואפילו לציבור הרחב אם יוכשרו בעזרת מערכי הנתונים הנכונים.

וואי צ'אונג טאם, אחד מהחוקרים ב-NIST, אמר: "הטכנולוגיה הזאת יכולה להציל חיים. היא יכולה להועיל לא רק לכבאים אלא גם למגיבי חירום אחרים ולאוכלוסיות נוספות בציבור הרחב".