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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-24 09:50 名古屋市における急病要因による救急搬送者数の推定 ○浅野いぶき・小寺紗千子・平田晃正（名工大）  EMCJ2025-55 MW2025-141 EST2025-68 |
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| 抄録 | （和） | 日本では高齢化が急速に進行しており、これに伴い多様な課題が生じている。高齢者は人口比に対して救急搬送件数の割合が高く、今後さらなる高齢化の進展により救急医療需要の増大が予測される。このような状況に対して、限られた医療資源を最大限に活用するための効果的な対策が求められる。本研究では、名古屋市消防局が提供するデータを用いて、救急搬送患者数の日次推定を行う深層学習モデルを提案する。まず、救急搬送件数と気象要因および社会要因との相関を分析した。次に、予測精度を高めるための入力変数の最適な組み合わせを検討した。その結果、提案モデルは翌日予測において平均絶対誤差率（MAPE）6.64%を達成し、医療資源計画における実用的応用の可能性を示した。 |
| （英） | In Japan, there has been a rapid progression of aging, giving rise to various anticipated challenges. Elderly individuals account for a higher proportion of ambulance transports relative to their population share, and with the progress of aging, the demand for emergency medical care is expected to further increase. This requires the implementation of effective countermeasures to make the most of limited medical resources. In this study, we propose a deep learning-based model to estimate the daily number of patients transported by ambulance dispatches, using the data provided by the Nagoya City Fire Department. First, we analyzed the correlation between the number of ambulance dispatches and meteorological and social factors. Then, we investigated the optimized combination of input variables for prediction. The proposed model achieved an estimation accuracy with a mean absolute percentage error (MAPE) of 6.64% for next-day prediction, demonstrating its potential for practical application in healthcare resource planning. | |
| キーワード | （和） | 救急搬送予測 / 高齢化社会 / 救急隊 / 深層学習 / / / / |
| （英） | projection of emergency transport / aging society / emergency squads / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 210, EST2025-68, pp. 89-94, 2025年10月. | |
| 資料番号 | EST2025-68 | |
| 発行日 | 2025-10-16 (EMCJ, MW, EST) | |
| 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 | EMCJ2025-55 MW2025-141 EST2025-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ MW EST IEE-EMC |
| 開催期間 | 2025-10-23 - 2025-10-24 |
| 開催地（和） | 東北学院大学五橋キャンパス（仙台市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マイクロ波，電磁界シミュレーション，EMC一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2025-10-EMCJ-MW-EST-EMC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 名古屋市における急病要因による救急搬送者数の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Emergency Medical Transport Numbers Due to Acute Illnesses in Nagoya City |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 救急搬送予測 / projection of emergency transport |
| キーワード(2)（和/英） | 高齢化社会 / aging society |
| キーワード(3)（和/英） | 救急隊 / 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） | 浅野 いぶき / Ibuki Asano / アサノ イブキ |
| 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） | 小寺 紗千子 / Sachiko Kodera / コデラ サチコ |
| 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） | 平田 晃正 / Akimasa Hirata / ヒラタ アキマサ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-24 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EMCJ2025-55, MW2025-141, EST2025-68 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.208(EMCJ), no.209(MW), no.210(EST) |
| ページ範囲 | pp.89-94 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-16 (EMCJ, MW, EST) |
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