AI-systeem helpt om aanrijtijden ambulances te verbeteren

Stokhos timmert al een flinke tijd aan de weg met een data science systeem om aanrijtijden voor ambulances te verbeteren. Het bedrijf ontving in oktober een investering van CbusineZ, de innovatie- en investeringsmaatschappij van CZ, om verder te groeien.

Stokhos ontwikkelt een software-toepassing die met behulp van data science helpt aanrijtijden van ambulances sterk te verbeteren. De spin-off komt voort uit een onderzoeksproject van het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in samenwerking met de TU Delft. Dit project had als doelstelling algoritmes te ontwikkelen voor dynamisch ambulance management: uitrekenen wat de optimale locaties van de standplaatsen zijn en de spreiding van ambulances over de standplaatsen.

De belofte is dat meer data helpt om hulpdiensten pro-actief in plaats van reactief in te schakelen, op basis van voorspellingen van toekomstige vraag. Voor die voorspelling wordt gebruik gemaakt van kunstmatige intelligentie. Met het systeem kan op basis van historische data een betere vraagvoorspelling worden gedaan: wanneer en waar wordt de inzet van een ambulance verwacht? De potentie is groot: een snellere respons en efficiëntere dienstverlening door hulpdiensten leidt tot betere overlevingskansen. Want in levensbedreigende situaties waarin elke seconde telt, kan het al dan niet op tijd ter plaatse zijn van een ambulance het verschil maken tussen leven en dood.

In 15 minuten ter plaatse

In Nederland is de norm dat een ambulance in 95 procent van de spoedeisende gevallen binnen vijftien minuten ter plaatse moet zijn. Het onderzoeksproject dat de basis vormde voor Stokhos, richtte zich op reactieve in plaats van proactieve planning van ambulancediensten. Wil je zulke korte responstijden realiseren en een ambulance overal in Nederland binnen 15 minuten ter plaatse hebben, dan is een een uitgekiende planning van ambulanceritten noodzakelijk.

“Een sterk complicerende, maar wetenschappelijk zeer uitdagende, factor bij het oplossen van dit soort planningsvraagstukken is de grote mate van onzekerheid die inherent is aan het ambulance-serviceproces”, delen de onderzoekers van het REPRO-project, dat aan de basis lag voor Stokhos. “De bestaande planningsmethodieken gaan er doorgaans van uit dat de vraag naar en beschikbaarheid van ambulances van tevoren bekend zijn, terwijl veel van deze methoden zeer gevoelig zijn voor veranderingen van de invoerparameters.” Met andere woorden: vooraf is niet bekend waar een calamiteit - een ongeluk, brand of aanslag - plaatsvindt.

Schaakgrootmeester

Vincent van den Brekel, directeur van Stokhos, vertelt dat er veel tijd is besteed aan het juist 'tunen' van het algoritme. “In het dagelijks managen van het responssysteem zijn er steeds regionale elementen die je in het algoritme moet opnemen. In een regio wil je niet dat resultaten per gemeente sterk uiteenlopen of moet je bij het verplaatsen van auto's rekening houden met bruggen die open kunnen staan en wil je ook niet te veel verplaatsingen tegelijkertijd. Op basis van historische data een goede voorspelling kunnen doen van de vraag per deelgebied is slechts 'stap 1'. De paraatheid van de ambulancevoorziening is weer sterk afhankelijk van de vraag-intensiteit op bepaalde momenten en ook de locatie van de auto. Het 15 minuten bereik van een auto in een stadscentrum is bijvoorbeeld minder dan van diezelfde auto die buiten het centrum staat.”

Eigenlijk is het systeem vergelijkbaar met een schaakcomputer, aldus Van den Brekel. “Steeds weer rekenen we uit wat de optimale zet (locatie) is, anticiperend op de zet van de tegenstander (het aanstaande - nog onbekende - incident) en de status van onze eigen stukken. Een schaakgrootmeester kan dat nooit zo snel berekenen en de centralist heeft met deze AI-toepassing dus een veel betere tool om zijn beschikbare middelen optimaal in te zetten.”

In vier regio’s actief

De AI-software van Stokhos wordt op dit moment vooral gebruikt voor de optimalisatie van ambulancediensten: ambulances komen sneller ter plaatse en maken het daardoor mogelijk om meer levens te redden. De software is ook toepasbaar op andere diensten zoals brandweer, politie en pechhulp. Een aantal ambulancediensten werkt al naar tevredenheid met de Stokhos-software: het systeem is inmiddels door vier Regionale Ambulance Voorzieningen aangeschaft. Ook vanuit het buitenland is er interesse in de Nederlandse startup: Stokhos is sinds 2017 ook actief op de Duitse markt.

CbusineZ wil toewerken naar een landelijk dekkende inzet van het systeem. Rogier van der Hooft, raad van Bestuur van CbusineZ, zegt over de investering: “Als oplossing voor de te lange aanrijtijden wordt nogal eens als eerste gedacht aan het kopen van meer ambulances. Los van de investering van de ambulance is ook het benodigde gespecialiseerde personeel nauwelijks te krijgen. Wij denken dat het daarom extra urgent is dat je eerst kijkt of je de huidige capaciteit niet beter kan benutten en we weten dat dit systeem daarbij kan helpen.”