| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-13 15:30 大規模救急データと年代別人口推計データに基づく長期的救急需要予測手法の提案 ○金田真輝・陳 思楠・中村匡秀（神戸大）・佐伯幸郎（高知工科大）  LOIS2022-54 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，日本は超高齢社会に直面しており，多岐にわたってその影響を及ぼしている．とりわけ救急医療の逼迫，救急搬送件数の増加の問題はかなり深刻であり，早急な対応が求められている．このような現状を受け我々研究グループは神戸市消防局と共同研究を行っており，その中でも本研究では中長期的な救急搬送件数の予測に着目してその手法を提案し，確立させることで救急隊の戦略的な配備や医療現場における規模の拡大縮小の指標の提供をすることを目的とする． この中長期的な搬送件数予測は機械学習を用いずに，各地における救急ビッグデータと人口実績，将来人口推計を分析することにより実現している． この提案手法を評価するために神戸市で評価検証を行った．その結果，この提案手法による搬送件数予測は過去の神戸市の搬送件数実績から見ても妥当な結果と言えた．また目的としている救急医療現場における戦略的配備のための指標の提供のために，具体的な搬送件数の傾向予測，予測最大搬送件数なども約95%以上の予測精度で予測できていることが分かった． この結果からこの救急搬送件数予測手法が確立され，日本各地における救急医療現場の効率化，さらには業務形態の改善が期待できる． |
| （英） | In recent years, Japan is facing a super-aging society, which has a wide range of impacts. In particular, the tightness of emergency medical care and the increase in the number of ambulance transports are quite serious problems, and urgent measures are required. In response to this situation, our research group is conducting joint research with the Kobe City Fire Department. The purpose is to provide an index for the strategic deployment of ambulance crews and scale expansion/decrease at medical sites. This medium- to long-term prediction of the number of transported cases is realized by analyzing emergency big data, population records, and future population projections in each region without using machine learning. In order to evaluate this proposed method, evaluation verification was performed in Kobe city. As a result, it can be said that the prediction of the number of transported cases by this proposed method is a reasonable result even from the past record of the number of transported cases in Kobe City. In addition, in order to provide indicators for strategic deployment in the emergency medical field, which is the goal, it is necessary to be able to predict the trend of specific number of transports and the maximum number of transports with a prediction accuracy of about 95% or more. was found. Based on this result, this method for predicting the number of cases of ambulance transportation has been established, and it is expected to improve the efficiency of emergency medical sites in various parts of Japan and improve the work style. |
|
| キーワード | （和） | 救急需要 / 高齢化 / 医療逼迫 / / / / / |
| （英） | emergency demand / Aging society / medical stringency / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 423, LOIS2022-54, pp. 59-65, 2023年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2022-54 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2022-54 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-14 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2023-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模救急データと年代別人口推計データに基づく長期的救急需要予測手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of emergency demand forecasting method based on population projection data by age using large-scale emergency data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 救急需要 / emergency demand |
| キーワード(2)（和/英） | 高齢化 / Aging society |
| キーワード(3)（和/英） | 医療逼迫 / medical stringency |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金田 真輝 / Masaki Kaneda / カネダ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 思楠 / Sinan Chen / チン シナン |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐伯 幸郎 / Sachio Saiki / サイキ サチオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： Kochi Univ of Technology of) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-13 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2022-54 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.423 |
| ページ範囲 | pp.59-65 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2023-03-06 (LOIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]