多年来，计算机辅助调度（CAD）系统一直是应急响应协议的重要组成部分。这些系统旨在帮助操作员确保为任务调配合适的资源，并将适当的急救医疗服务（EMS）团队派往最佳位置。
然而，随着人工智能（AI）技术的最新进展，现在正在开发并实际整合进响应流程中的系统速度更快、效率更高。
新的基于 AI 的公共安全解决方案正在以更有效的方式利用应急响应资源，同时为调度团队和现场的第一响应者提供更好的态势感知能力。
基于 AI 的语音识别与自然语言处理
传统上，接听和处理 911 紧急呼叫的方式高度依赖人工调度员运用其个人培训来解读所提供的信息，并决定如何派遣适当的紧急服务。
然而，尽管这些操作员接受的培训受到严格监管并持续强化，但事实是，人工操作始终存在出错的空间。这正是基于 AI 的调度系统能够发挥巨大价值的地方。
结合先进的语音识别技术和自然语言处理能力，911 运营中心能够实时收集并处理信息。这包括识别特定通话对话中的细微差别，甚至来电者的语气，以帮助判断情况的严重程度。
由 AI 驱动或支持的系统还能通过解析有关紧急情况的关键信息——包括地点详情、事件性质以及涉及的相关方——显著减少将适当资源派往正确位置所花费的时间。这在应对情况时可以节省宝贵的几秒或几分钟，从而大幅改善响应时间，同时降低数据录入错误的风险。
更好的资源分配与优先级排序
展望未来新一代基于 AI 的 CAD 系统，在资源优化和 911 电话优先级排序方面有望实现重大飞跃。下一代 911（NG911）就是一个例子，展示了调度团队如何利用多种信息格式来大幅提高准确性。
例如，在使用高级 AI 支持系统时，调度团队可以根据通过复杂的物联网（IoT）技术传感器网络报告的交通状况，实时重新路由响应人员。结合 GPS 追踪设备，可以确定区域内最近的可用响应人员，并动态优先指派距离紧急现场最近的团队。
这些先进解决方案还有助于确保所有呼叫得到正确优先级排序，避免静态队列——允许实时更新情况，提供最新信息。这样可以确保当现场情况升级或降级时，响应人员能够根据需要成功重新路由，并在任何给定时间将其时间和资源投入到最需要的地方。
用于更高效调度的预测性分析
AI 技术为应急服务带来的最令人兴奋的可能性之一，是将预测性分析应用于程序管理的能力。由于 AI 工具能够近乎实时地收集和分析海量数据源，它们还能提供极其详细且富有洞察力的报告。
随着时间的推移，这些工具开始汇编与已识别的应急响应地点趋势或模式相关的信息，以及问题的性质和严重程度。这对于预测未来各种紧急事件的“热点”地点极具价值，并可帮助 EMS 团队确保配备正确的工具和装备以进行适当响应。
虽然大多数应急响应单位拥有多种可用工具，但在被调用行动时，如果缺乏应对所遇情况所需的一切，可能会出现响应延迟，或者需要转运至当地医院的情况。预测模型有助于最小化甚至消除这种情况发生的可能性。
改善态势感知与沟通
在应对紧急情况时，态势感知至关重要。如果第一响应者未能获得足够信息，或信息不一致，可能会危及生命。
在这种情况下，EMS 团队访问实时数据而非让信息经过多层通信传递非常重要。AI 支持技术提供了这种细节水平，为团队提供支持，并在他们到达之前呈现完整、未经篡改的场景画面。
此外，在存在由不同语言群体组成的多样人口地区，基于 AI 的 CAD 系统可以帮助系统地弥合沟通鸿沟——以极高的准确度翻译来电者对话并解释紧急情况。
展望未来
随着我们继续展望未来，AI 技术将在多个方面继续支持我们的生活方式，包括我们从应急服务中获得的支援水平。虽然 AI 本身永远无法取代人类视角和判断在做出挽救生命决策时的重要性，但它是一个有价值的工具，可以帮助第一响应团队节省有效工作所需的宝贵几秒钟。