緊急服務中的人工智慧操作員

La 人工智慧操作員在緊急服務中的作用 它正逐漸成為協調中心、醫院急診室以及112和061緊急呼叫系統的重要組成部分。這不僅是應用時髦的技術，而是整合能夠真正改善反應時間、病例優先排序和危急情況下病患安全的解決方案。

在這種情況下， 人工智慧正被應用於分流、需求預測、呼叫管理和臨床決策。來自急救部門的訊息始終非常明確：人工智慧可以成為強大的輔助工具，但永遠無法取代醫護人員或人工操作人員。接下來，我們將詳細探討這項技術在西班牙和國際上的應用現況以及接受過人工智慧訓練的操作人員所扮演的角色。

什麼是緊急服務中的人工智慧操作員？

當我們談到緊急情況下的AI操作員時，我們指的不是機器人，而是一個 與人工智慧系統密切合作的專業人士 在協調中心（112、061、醫院急診室、市政廳等）中，該系統依靠演算法對呼叫進行優先排序、緊急程度分級，並在最短時間內提供最佳響應。

實際上，這位接線員與電話經理或醫療協調員在同一工作場所辦公，但他/她擁有不同的職責。 能夠即時處理數據的先進人工智慧工具：來電者提供的資訊、生命徵象、病史、地理位置、通話記錄、系統飽和度或發生多起事件的風險。

其主要使命是 解讀人工智慧產生的建議，將其與案例的實際情況進行比較，並決定啟用哪些資源。包括緊急醫療隊、高級生命支持救護車、醫療直升機、警察、消防員或市政服務人員等。

此外，人工智慧操作員通常在以下方面發揮關鍵作用： 演算法本身的驗證、監控與持續改進因為它能夠檢測出建議何時不符合實際情況，警告可能存在的偏差，並報告事件，從而用於調整模型。

急診室分診以及人工智慧如何發揮作用

當病人到達急診室時，首先接觸的通常是分診，這是一個…的過程。 護理或醫療人員對臨床優先順序進行分類。 以病人為中心。這不是為了做出診斷，而是為了決定誰應該先接受治療，誰可以稍等幾分鐘，誰需要立即治療。

目前，人工智慧已開始被用作… 「第二雙眼睛」暗示著一種緊迫感 根據生命徵象、描述的症狀、年齡、病史和其他結構化或非結構化數據，自動建議並不能取代專業判斷，但有助於加強決策、檢測不一致之處或減少高壓情況下的輕微疏忽。

多位作者分析的研究顯示： 人工智慧可以提高患者就診效率，縮短等待時間，並減少行政錯誤。 在分診記錄中。然而，他們也指出，在許多情況下，醫生和護士在正確識別重症患者方面仍然明顯優於演算法。

尤其引人注目的是，多項調查都發現了這一點。 某些人工智慧模型存在「分診不足」的傾向也就是說，要低估緊急病例的真實嚴重性。這一點至關重要，因為最高優先順序的微小偏差都可能影響患者生存，或導致嚴重的長期後果。

因此，在緊急服務中使用人工智慧的操作人員必須非常清楚這一點： 演算法只是一種工具，永遠不是最終答案。對患者進行面對面的評估，觀察其一般狀況、疼痛表現、焦慮或外貌的細微變化，仍是無可取代的。

人工智慧對分診和緊急管理的真正貢獻

在分診和協調中心引入人工智慧系統帶來了非常切實的好處。其中最明顯的一點是： 直接支援醫療保健專業人員和營運人員這些模型起到強化作用，提示可能的優先等級、臨床模式或需要考慮的風險，這在飽和時期尤其有用。

另一個重要的影響是 減少行政錯誤和重複性任務自動資料記錄、類別建議和緊急程度標準化可以減輕官僚負擔，最大限度地減少重複工作，並防止小的混亂累積起來，從而減緩緊急服務的速度。

就組織而言，人工智慧正在證明其價值。 資源最佳化和複雜場景模擬透過預測模型，可以預測高峰需求，調整設備規模，規劃特殊覆蓋範圍（假日、極端天氣事件、重大體育賽事），並分析響應協議變化的影響。

人們也探索了人工智慧在以下方面的應用： 支持尋找診斷或初步診斷 在急診科，分診依據症狀和快速檢測結果。然而，必須強調的是，醫學診斷本身並不屬於分診範疇，也不應與簡單的緊急程度分類混淆。人工智慧操作員的作用在於明確區分用於確定優先順序的工具和用於提供臨床診斷建議的工具。

據相關消息人士透露，關鍵在於… 只有當人工智慧能夠展現出清晰且可衡量的改進時，其應用才有意義。 與傳統電腦系統輔助的標準操作相比，如果其性能沒有超越以往有確鑿證據支持的方法，那麼它的使用就有可能淪為一種行銷噱頭。

人工智慧在分流和急救中的限制、風險和偏見

雖然人工智慧具有巨大的潛力，但它也存在一些缺點。 不容忽視的技術限制和倫理風險演算法無法感知護理師僅憑觀察患者就能在幾秒鐘內察覺到的痛苦、恐懼、焦慮或脆弱。這些細微的人性化關懷在急診護理中仍然至關重要。

此外，人工智慧 它並非完美無缺，也可能包含偏見。 模型的準確性來自於用於訓練它的資料。如果資料集不能代表整個人群（例如，某些年齡層、地理區域或社會經濟群體代表性不足），那麼模型在這些群體上往往會產生更多錯誤。

研究顯示案例 最嚴重的分診 這是一個嚴重的警告：一種演算法雖然在識別輕微緊急情況方面表現出色，但在危及生命的緊急情況下卻經常失效，因此不能被視為可靠的工具。正因如此，必須強調在依賴這些解決方案之前，必須進行嚴格的臨床驗證和持續監測。

另一個微妙的點是 資料隱私和安全管理人工智慧要發揮作用，需要大量的臨床和營運資訊；其使用必須透明，並有法律、技術和組織方面的保障，以保護病患隱私和系統的完整性。

最後，必須防止人們對科技的迷戀演變成接受。 人工智慧的可靠性標準比其他臨床系統寬鬆。人工智慧輔助分診的嚴謹性不應低於由傳統電腦化協議支援的專業分診，後者已經通過可靠的科學研究證明了其準確性和安全性。

在西班牙的經驗：CES-061、Triage 計畫和 SAVE-EM

在西班牙，將人工智慧應用於突發公共衛生事件的領先案例之一是… 安達盧西亞緊急醫療中心 061 (CES-061)安達盧西亞自治區政府宣布將人工智慧應用於分診、需求預測和臨床決策，將其定位為新醫療保健模式中的策略要素。

在此策略中，以下幾點尤為突出： 分診項目這項計劃旨在優化資源分配並顯著縮短響應時間。其理念是利用呼叫中心接線員（061、112 或其他線路）輸入的數據以及來電者的回答，使人工智慧能夠快速評估是否發生了需要立即處理的危及生命的緊急情況。

該計畫初始期限為三年，足以評估是否 人工智慧確實簡化了對緊急和突發請求的回應流程。如果結果如預期般好，它將成為協調醫生的非常有價值的工具，協調醫生能夠更快、更自信地確認或調整演算法的建議。

同時，CES-061促進了以下方面的發展： SAVE-EM（緊急情況支援助理 - 增強記憶力）一款基於生成式人工智慧的虛擬助理獲得了Unicaja基金會在生物醫學領域的認可。該系統整合了最新的醫療方案和臨床指南，可在緊急情況下為專業人員提供即時建議。

SAVE-EM 的主要貢獻是充當… 智慧副駕駛可協助遵循正確的操作規程，減少人為錯誤。 並縮短了決策時間。其持續學習能力使其能夠適應使用模式和團隊需求，並在處理的每個新案例中不斷改進。

CES-061在安達盧西亞的活動與組織

CES-061 的活動數據顯示了人工智慧應用環境的規模。在最近一年的 1 月至 10 月期間，安達盧西亞的 061 緊急協調中心處理了… 超過2,5萬次通話該數字代表每天平均透過不同管道（061、112、省級熱線、遠距醫療、健康回應等）處理 8.262 通電話。

在所有這些互動中，大約 1,16萬例醫療保健病例 或求助。其中約 6% 為緊急情況，43,3% 為不可延期的緊急案件，其餘為緊急案件和上門服務，僅在這個自治區，平均每天就有 3.825 個求助。

061醫療隊抵達了事故現場 超過90%的病例耗時不到15分鐘。這項數據反映了在預測、呼叫分診和資源分配方面進一步改進的重要性。當響應時間已經達到如此高的水平時，即使是人工智慧驅動的微小進步也能產生顯著的影響。

為了應對這種醫療負擔，該系統不得不 啟動緊急醫療救援隊超過五十萬次在超過 469.000 起案件中，動員了移動初級保健資源（配備醫生、護士和技術人員），而包括醫療直升機在內的 061 特別應急小組在超過 54.000 起案件中被激活，其中許多是現場緊急情況。

一個相關的事實是… 32% 的申請由協調中心直接解決。無需調動任何物理資源。正是在這一領域，人工智慧應用於電話決策、風險分層和護理建議，對於提高系統的整體效率而言，顯得尤為重要。

空中救護服務、TREX計畫和移動數位醫療記錄

安達盧西亞的衛生緊急組織架構包含一個強而有力的組成部分： 空中救護該社區策略性地部署了五架醫療直升機（分別位於塞維利亞、加的斯、馬拉加、巴薩和科爾多瓦），在偏遠地區需要緊急轉運或快速乾預時，可作為第二級醫療服務。

這些直升機的部署由…管理。 集中式“航班服務台”專業人員負責協調出發事宜、優化路線並與醫療機構保持溝通。在這種情況下，人工智慧可以幫助分析航班時間、天氣、資源可用性和臨床優先級，從而為每種情況推薦最佳的運輸方案。

此外， TREX項目 為空中救護隊配備在院外緊急情況下進行紅血球輸注的能力。該計畫始於馬拉加，現已擴展到巴薩和塞維利亞的團隊，已在院外成功進行了數十例輸血，並已完成在科爾多瓦和加的斯實施該計畫的培訓。

同時，該社區發起了一項 行動數位醫療記錄西班牙一項開創性的應用，使急救人員能夠透過行動裝置遠端存取相關的患者資料。這加快了初步評估速度，提高了用藥安全性，並有助於與後續醫院服務的銜接，確保治療的連續性。

整個交通運輸、移動醫療記錄和先進協議的生態系統，為人工智慧操作員提供了理想的舞台。 交叉引用臨床、地理和物流訊息幫助協調員更好地確定資源優先級，並為每種緊急情況選擇最合適的設備。

人工智慧在市政緊急和災害管理的應用

除了應對公共衛生緊急事件之外，市議會和地方政府也開始利用人工智慧來… 管理各種類型的緊急情況：自然災害、基礎設施危機或重大事件預防已成為第一道防線，而預測模型在其中發揮著至關重要的作用。

機器學習演算法，透過輸入大量的歷史數據和即時數據，可以實現以下功能： 更準確地預測地震、洪水、森林火災、熱浪或風暴的機率和影響這些資訊用於啟動緊急應變計畫、加強服務、準備避難所或啟動 早期預警 給民眾。

部署 物聯網感測器和無人機 它們配備了攝影機和環境感測器，可以提供另一層資訊。將航拍影像、溫度讀數、濕度或地面運動等資訊與人工智慧演算法結合，可實現以下目標： 早期風險偵測 對脆弱地區進行持續監測。

此外，神經網路可以學習人類直接分析難以發現的複雜氣候和地質行為模式，從而提供… 高度逼真的模擬模型 市政官員透過演練來模擬應對不同情況。

在這個領域，緊急服務中的人工智慧操作員通常在市政指揮中心工作，與民防部門、地方警察、消防員和衛生部門協調，並利用這些模型的輸出結果。 即時做出營運決策.

物流管理、即時數據以及與公民的溝通

人工智慧不僅有助於預測問題，在緊急情況發生時也至關重要。它最有用的應用之一是… 危機中的物流優化決定緊急車輛應該去哪裡，如何分發食物或藥品，或哪些道路因為被堵塞而應該避開。

演算法能夠 考慮交通狀況、路況、天氣狀況和可用資源，計算最佳路線當你必須準時到達時，這至關重要。 偏遠地區 或者不堪重負。這種支援對於那些在協調室同時處理多起事件的營運人員來說非常寶貴。

動態人員分配是人工智慧發揮作用的另一個領域。透過分析團隊成員的可用性、技能和歷史工作量，系統可以… 建議更有效率的部署方案無論是在緊急情況下，還是在安排輪班和保安人員時。

同時，人工智慧促進了… 海量即時數據分析 來自社群媒體、物聯網感測器和其他開放來源的數據可以檢測到令人擔憂的地區、虛假新聞、某些社區的特定需求以及未透過常規管道收到的求助請求。

在與大眾直接溝通領域，基於人工智慧的聊天機器人正成為公民快速聯繫的途徑。 取得有關緊急情況狀態、疏散點、安全建議和可用資源的準確資訊。全天候24小時運轉。同時，這些助手可以收集結構化數據，並將這些數據整合到操作員的儀表板中。

未來的112：自動呼叫分診和批量處理

在112緊急呼叫中心，最重要的挑戰之一出現在… 呼叫雪崩狀況在大規模火災、風暴、地震或多人傷亡事故等情況下，電話總機很容易不堪重負，造成電話排隊，很難判斷哪些待處理的電話才是真正最緊急的。

為了解決這個問題，一些服務機構，例如 112 Canarias，正在開發人工智慧項目，這些項目將允許 自動且同時處理佇列中的所有呼叫。 在被稱為「容量不足」的時期。其理念是，該系統將透過語音識別和自然語言處理來識別… 設備的緊急模式 以及其他參數，這些參數描述了更危急的情況。

分析完成後，人工智慧 優先處理最緊急的來電，並將其轉接給人工客服。確保優先處理最嚴重的案件。所有其他通訊內容均按優先順序記錄在日誌中，以便後續處理。

此類解決方案也正在歐洲能源署 (EENA) 等組織協調的歐洲計畫框架內進行測試，其中正在研究以下功能： 自動呼叫分診、即時轉錄和翻譯人工智慧指導的遠距醫療、危機管理和數據驅動的策略規劃。

試點測試表明，人工智慧與經驗豐富的操作員相結合可以實現 在處理更高呼叫量的同時，仍能準確識別哪些事件是真正與時間相關的。即便如此，專家們仍然堅持認為，必須對操作人員進行適當的培訓，確保他們在使用這些工具時感到舒適和自信。

醫療品質、急診室擁擠以及人工智慧的作用

醫院急診室面臨一個眾所周知的問題： 許多服務長期處於飽和狀態原因多元：非緊急疾病患者數量眾多、人口老化導致多種疾病並存、住院床位不足，以及醫療服務整體上面臨的壓力不斷增加。

這種情況可能導致 診斷和治療延誤這會導致患者在急診室停留時間延長，在極端情況下，還會惡化臨床結果。因此，目前正在提出一些組織和結構方面的措施，旨在提高效率，同時不損害患者的權利、臨床安全和醫療品質。

這裡將人工智慧視為盟友，而非萬能靈藥。如果運用得當，它可以… 有助於更好地組織需求、發現瓶頸並重新分配資源但這一切都必須在全面的服務改善策略框架內進行。僅僅安裝智慧系統是不夠的，還需要同時改善護理路徑，加強各級照護之間的協調。

對於諸如以下這類時間緊迫的疾病，初級保健、院外急救服務和專科醫院科室之間的協調至關重要： 中風、急性冠狀動脈症候群或多發性創傷在這裡，透過安全地共享資料的 AI 系統互聯，可以確保所有相關人員在正確的時間獲得相同的關鍵資訊。

歸根究底，只有將人工智慧融入以患者為中心的急診護理模式，它才能真正發揮價值。 更新的規程、訓練有素的團隊以及持續的結果評估否則，就有可能增加技術複雜性，卻無法將其轉化為實際的改進。

將人工智慧融入醫療和市政等緊急服務領域，正顯示： 科技與人類的結合才是最佳方案。能夠優先處理呼叫、預測災難、優化路線或提出方案的演算法，可以顯著縮短響應時間並提高安全性，但這一切都必須在熟悉地形、能夠解讀細微差別並對每個決策承擔最終責任的操作員和專業人員的監督下進行。當人工智慧被用作一位要求嚴苛的輔助工具，經過嚴格驗證並以真實的臨床和營運結果進行評估時，它就不再僅僅是一項創新，而成為支持團隊並在最關鍵時刻真正改善醫療服務的有效工具。