L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale come strumento per la prevenzione e il miglioramento del servizio 112 è stato approfondito e indagato dalle organizzazioni e dalle agenzie del settore a livello internazionale. Già nel 2019, EENA – European Emergency Number Association, ha pubblicato la ricerca “Artificial Intelligence & Machine Learning in Public Safety”, allo scopo di individuare le potenzialità, i campi di applicazione e le possibili criticità (soprattutto quelle legate alla privacy e al trattamento dei dati sensibili) nell’uso della tecnologia. Alcune sperimentazioni sono già state avviate, come, ad esempio, in Portogallo, dove l’NLP – Natural Language Processing sarà implementato per assistere gli operatori di Centrale nella gestione delle chiamate.
AI e 112: 3 applicazioni efficaci
Il Numero Unico di Emergenza 112 è il punto in cui convergono tutte le chiamate di emergenza, siano esse di carattere sanitario, di ordine pubblico, o di pertinenza dei Vigili del Fuoco o delle Forze di Polizia. La velocità di risposta è determinante per il buon esito dell’intervento. Il fenomeno si amplifica in caso di sovraccarico delle chiamate, a fronte di crisi di carattere pubblico o per eventi naturali.
In tali circostanze, l’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata come strumento di prevenzione delle emergenze:
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Simulazioni avanzate. L'IA generativa può migliorare le simulazioni di addestramento del personale creando scenari realistici e sfide dinamiche, permettendo a call-taker e soccorritori di prepararsi per una vasta gamma di emergenze, dai disastri naturali alle crisi sanitarie.
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Analisi social. I flussi informativi prodotti dai social durante i fenomeni di rilevanza pubblica possono fornire informazioni preziose ai fini di prevenire le emergenze. L'IA può analizzare i post sui social media in tempo reale per identificare, ad esempio, incidenti stradali, crisi pubbliche (blackout, strade interrotte, ecc.) o crisi sanitarie, consentendo interventi tempestivi.
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Analisi del traffico telefonico. Gli algoritmi di machine learning possono identificare pattern insoliti e segnalare eventi fuori dall'ordinario (come, ad esempio, nel caso del monitoraggio delle epidemie). Infine, l’IA può valutare il sentiment delle conversazioni online, identificando situazioni negative o stress collettivi, anticipando possibili eventi critici.
L’IA può, dunque, cambiare il modo in cui lavora una centrale 112: avere piena consapevolezza degli eventi in corso, o addirittura prevederli, consente una pianificazione ottimale delle risorse di Centrale e una reattività non possibile altrimenti.
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella centrale 112
Fare più in fretta significa salvare più vite umane. Il tempo di risposta, la velocità di classificazione della chiamata e la decisione sul tipo di intervento da innescare sono i fattori principali che determinano l’efficacia dell’operazione, e, quindi, la possibilità di salvare più persone. Una ricerca di settore svolta sulla popolazione del Regno Unito, mostra come l’uso dell’IA per intercettare i casi di arresto cardiaco durante lo screening telefonico può aumentare la sopravvivenza dall’8,6% attuale al 20%. Grazie all’IA, la gestione delle chiamate può essere sensibilmente migliorata per diversi motivi:
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Albero decisionale. I call-takers classificano il tipo di chiamata (e il PSAP di secondo livello da coinvolgere) in base ai dati raccolti durante l’intervista. L’IA può assistere a diversi livelli il call-taker per interpretare e velocizzare la decisione: elaborazione dell’informazione ricevuta, valutazione della casistica, compilazione dei form, ecc. Inoltre, nel caso in cui si decida di sostituire l’operatore umano con un assistente vocale, il numero di chiamate gestibili in contemporanea diventa potenzialmente infinito.
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Chiamate di non-emergenza. Gli algoritmi di IA diventano particolarmente efficaci in caso di sovraccarico della Centrale 112. In tali situazioni, è fondamentale distinguere le chiamate di emergenza da quelle di non-emergenza, in modo da assegnare la giusta priorità agli interventi.
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NLP – Natural Language Processing. La capacità di interpretare il linguaggio naturale da parte degli algoritmi di IA, diventa prezioso nei diversi casi in cui vi siano difficoltà di comunicazione verbale: rumori di fondo per eventi in corso; persone con difficoltà fono-uditive.
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Distribuzione efficiente delle risorse. Nel caos di un'emergenza, chi deve prendere decisioni si trova spesso ad affrontare la sfida di gestire risorse limitate nel modo più efficace possibile. Le capacità di elaborazione dati dell'IA permettono di analizzare migliaia di scenari per determinare la migliore strategia da adottare. Che si tratti di inviare personale di soccorso o di distribuire aiuti, l'IA può semplificare il processo decisionale, garantendo che le risorse siano impiegate nel momento e nel luogo più opportuni.
![RTT implementation in PSAPs: a step-by-step guide](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/5853087/6d5c9ed0-21e1-4a8e-a78c-dd55d6d13f16.png)
L’Intelligenza Artificiale è uno strumento dalle potenzialità pressoché infinite. Tuttavia, la possibilità di sostituire l’uomo in compiti molto delicati, come, ad esempio, il soccorso in emergenza, desta non poche perplessità, e può spingere i cittadini a diffidare di tali strumenti, ancor più si vi è una interazione diretta, come nel caso di un assistente vocale. È necessario, pertanto, che l’evoluzione tecnologica sia accompagnata da una importante opera di sensibilizzazione e familiarizzazione con le nuove tecnologie, al fine di massimizzare il beneficio che queste ultime possono portare.