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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-19 11:10 名古屋市における疾病要因別救急搬送者数の推定 ○植田晴大・小川幸大・小寺紗千子・平田晃正（名工大）  EMCJ2023-91 |
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| 抄録 | （和） | 現在の日本では高齢化が急激に進行しており様々な問題が想定される．高齢者は若年層と比較し，救急搬送者数全体に対する割合が高いため，高齢化に伴い救急医療の需要がさらに大きくなることが予想される．このため，限られた医療資源を効率的に活用するための対策が必要となる．本稿では，名古屋市消防局が提供する救急搬送者のデータを用いて深層学習を適用することにより，一日ごとの救急搬送者数推定手法を提案する．まず，統計的分析により，救急搬送者分類と深層学習に対する入力パラメータについて検討を行った．その結果，傷病ごとに搬送者数の傾向に違いがあり，高齢者と若年層では救急搬送者数に異なる傾向があることがわかった．次に，深層学習を用いた救急搬送者数予測モデルを構築し，推定誤差率7.7±0.3 %の精度を達成した． |
| （英） | In Japan, there has been a rapid progression of aging, giving rise to various anticipated challenges. A high proportion of the number of ambulance dispatches is attributable to the older population. Thus, with the progress of aging, the demand for emergency medical care is expected to increase, and countermeasures that make effective use of limited medical resources are needed. In this study, we propose an estimation model of the daily number of ambulance dispatches using deep learning with the data provided by the Nagoya City Fire Department. First, we investigated the correlation between the number of ambulance dispatches and environmental and social factors. The results showed that the variations in the trends of the number of transported population based on different types of disease, with differences between the older and young groups. The proposed prediction model using deep learning for yielded an estimation accuracy with an error of 7.7±0.3 %. | |
| キーワード | （和） | 救急搬送者数 / 高齢化 / 救急隊編成 / 深層学習 / / / / |
| （英） | projection of emergency transport / aging society / emergency squads / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 346, EMCJ2023-91, pp. 21-26, 2024年1月. | |
| 資料番号 | EMCJ2023-91 | |
| 発行日 | 2024-01-12 (EMCJ) | |
| 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 | EMCJ2023-91 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ |
| 開催期間 | 2024-01-19 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 市民会館シアーズホーム夢ホール（熊本市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | EMC一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMCJ |
| 会議コード | 2024-01-EMCJ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 名古屋市における疾病要因別救急搬送者数の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of the number of people transported by ambulance for different illness in Nagoya City |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 救急搬送者数 / projection of emergency transport |
| キーワード(2)（和/英） | 高齢化 / aging society |
| キーワード(3)（和/英） | 救急隊編成 / emergency squads |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 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） | 植田 晴大 / Haruto Ueta / ウエタ ハルト |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nitech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 幸大 / Kota Ogawa / オガワ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nitech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小寺 紗千子 / Sachiko Kodera / コデラ サチコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nitech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 晃正 / Akimasa Hirata / ヒラタ アキマサ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nitech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-19 11:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EMCJ |
| 資料番号 | EMCJ2023-91 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.346 |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-12 (EMCJ) |
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