Development of a technique to support exploring the efficiency of ambulance dispatch considering wider emergency systems using artificial intelligence technologies and ambulance dispatch data

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救急出動の需要予測の精度向上については，東三河地域の中心都市である豊橋市（中核市）を対象に，分類モデルを用いて，AI技術を活用した救急出動需要予測モデルの開発を継続した。昨年度までの市単位/月毎の救急出動数を予測するモデルから切り替えて，今年度から1kmメッシュ単位で救急出動の有無を分類する“分類モデル”を採用し，開発を進めた。その結果，救急出動の効率化の検討が可能なシステム（支援技術）開発を達成することができた。その中に組み込まれた予測モデルの評価には二値分類を用いた結果，予測の精度向上が必要であるが，改善していくための土台としての精度は示された。また，詳細な人流データの活用による予測精度向上が期待されることも示された。今後は，予測モデルに改良を加え，救急出動の需要予測結果と実際の救急出動の結果を比較するなど，予測の精度の検証が必要である。現行の市単位での救急出動から，広域化により東三河地域を一体と捉え市町村境界を越えて柔軟な救急出動が可能になることで，市境エリアの救急出動要請に対して短時間で現場に到着できることが示された。半島エリアや山間部エリアでは，公共施設（例えば病院や小学校，駐在所，介護施設など）を車両待機場所として活用することで，現場到着時間に10分以上要するエリアでの救急出動を１０分以内で到着できる件数が増加することが示された。そのようなエリアと比較すると，豊橋市の沿岸部エリアや県境エリアでは，柔軟な車両待機による現場到着時間の短縮効果は小さいことが示された。