ビッグデータを用いた「救急車の時間短縮」などでNTTと消防庁が協力

消防庁 消防大学校 消防研究センター、日本電信電話(NTT)、NTTデータは、救急車の到着時間短縮を目的に、2018年2月から約3年間で救急ビッグデータを用いた救急自動車最適運用システムの共同研究を実施。今冬以降から実証事件を予定している。

救急車による傷病者の搬送は、1996年から2016年の20年間に現場到着所要時間が全国平均で6.0分から8.5分へ、病院収容所要時間は全国平均で24.4分から39.3分へ延伸。社会的な課題となっている。

今回の共同研究では課題である救急車の搬送時間短縮をめざし、救急需要と気象条件との関係性を分析。これをふまえたリアルタイムな救急需要予測を行ない、「救急隊の再配置」などで救急車の運用最適化を図る。

実際に、NTTが参加している都市ビッグデータによるスマートシティの実現をめざすEUとの共同研究プロジェクトBigClouTの成果として、テーマの1つである「安全搬送に適したルート提示」の有効性を確認。段差が少なく負傷者への負担を与えないルートを示すもので、慶應義塾大学が測定・蓄積したごみ収集車の走行データを活用して、共同研究の中で藤沢市内の段差データベースを作成。データベースに基づいた段差警告システムのプロトタイプを作成し、走行実験によって警告システムの有効性を確認した。

また、受け入れ可能性が高い医療機関を推定するためにランキング学習を行ない、推定アルゴリズムを考案。最終的に受け入れた病院を最初の選定先として示すことができたことで、有効性を確認した。これにより、今後は「搬送先医療機関のリアルタイムな受入可能性を予測」から医療機関選定における運用効率化の可能性を検証するという。