救急需要予測AIシステム

近年、119番通報による救急隊の出動件数が急速に増えています。総務省消防庁によると、2019年時点で年間約660万件出動しており、20年前と比べて約1.7倍に増加しています。このままでは、2030年ごろには出動件数がピークに達し、救急隊の現場到着が大幅に遅れる可能性があります。特に、患者さんが心肺停止状態の場合は一刻を争うため、到着の遅れによって救命率が低下するおそれもあります。救急需要予測AIシステムは、増加する救急需要に対応するためにXAI ^*を用いた最適なソリューションを提供します。

*　XAI：Explainable AI (予測結果にいたるプロセスが人間によって説明可能なAI)

このようなお悩みはありませんか？

救急需要予測AIシステムは、 AIが各消防本部・消防局の特性を学習し、事案件数や現場到着時間を予測することで、活動計画を支援します。

• 過去の救急事案データや、人口・気象などの各種オープンデータを元に、AIが学習・予測します。
• AIの判断基準を可視化できるXAIが予測結果と同時に予測の根拠を提示することで、予測結果に納得感を持つことができます。

特長

救急需要、現場到着時間を予測し、救急車両の適正配置を支援

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地図部分は地理院タイル(http://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html)をもとに株式会社 日立製作所作成

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画面はイメージです

エリアごとの現場到着時間を予測

救急需要予測AIシステムで現場到着時間を予測したい日付や時間帯、隊配置を指定すると、1kmメッシュごとの事案件数、および現場到着時間をAIが予測して、ヒートマップで表示します。さらに、各消防本部・消防局のKPIである管轄地区全体の平均現場到着時間も算出できるため、救急隊の効率的な運用計画に役立てられます。

救急隊の配置をシミュレーション

平均現場到着時間が最小になる隊配置をAIが自動で算出します。これにより、多数の配置パターンを試行する手間を省き、効率的な隊配置を迅速に検討できます。また、救急隊配置シミュレーションなどの各予測結果やXAIによる予測の根拠を参考に、平均現場到着時間が比較的長い地域などへの増隊計画の立案にも役立てられます。

• ※地理院タイルは、国土地理院の登録商標です。