総務省消防庁 消防大学校 消防研究センター、日本電信電話（NTT）、NTTデータの3者は、今年2月から2021年3月まで、救急ビッグデータを用いた救急車運用の高度化についての研究を共同で実施。

救急車の現場到着時間・病院収容時間の時間短縮を目的に、「救急搬送情報」、および「G空間情報」や「モバイル空間統計（注1）」等のビッグデータと、消防研究センターおよび消防機関における運用ノウハウ、NTTグループのビッグデータ分析・学習・価値化技術を活用した「救急自動車最適運用システム」の開発を目指して研究を推進し、今回、シミュレーションを通して有効性を確認。今冬以降、その実証実験を予定している。

なお、システムの内容は、11月29日と30日開催の「NTT R&Dフォーラム2018（秋）」で展示予定。

[背景および目的]

救急車による傷病者の搬送は、1996年から2016年の20年間で、現場到着所要時間（注2）は全国平均で6.0分から8.5分へ、病院収容所要時間（注3）は全国平均で24.4分から39.3分へ延伸（注4）し、社会的な課題になっている。

消防研究センターでは、現場到着所要時間および病院収容所要時間の短縮を目的に、ビッグデータや、G空間情報等を活用した救急車の最適運用システムの研究開発を行ってきた。

一方、NTTでは、リアルタイムに変化する気象情報、人や車の動態情報をビッグデータとして扱い、それらの分析・学習に基づいた予測技術とその予測結果の活用技術の研究開発を行ってきた。

また、NTTデータは、1970年代から救急医療事業を開始し、都道府県単位に整備される救急医療情報システムの内、現在約半数の開発および運用保守を受託。救急現場での患者の搬送先医療機関の決定に関するノウハウ等を培ってきた。

今回の共同研究では、今年2月から約3年間で、救急需要と気象条件などの関連情報との関係性を分析。これを踏まえた、リアルタイムな救急需要予測を行う。

更に、予測に合わせた救急隊の再配置等を行い、救急車の運用最適化を図り、救急車の搬送時間の短縮を目指す。

[共同研究および実証実験の概要]

救急隊の基本的な業務フローの内、現場到着までの時間と搬送先決定に関する時間を短縮する技術と、医療機関搬送時の安全性確保の技術に関する研究開発を以下3テーマで行い、実装の可能性を検証する。

＜テーマ1 救急隊最適配置（協力機関：名古屋市消防局）＞

現場到着までの時間短縮に関しては、各種救急活動情報を解析し、傷病者発生を予測。この予測に救急隊の情報を加えた解析を行い、傷病者発生確率の高い場所への救急隊の最適配置を検討し、運用効率化の可能性を検証する。

具体的には、時系列データの学習に有効なリカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いて市全体の救急需要を予測し、過去の救急搬送実績に基づく地図メッシュ毎の確率分布と組み合わせて救急需要の期待値の分布を算出。それら結果に基づいて、各救急隊の最適配置を求めた。

また、過去の救急搬送事例のデータや天候などの環境データ、動的人口データなどを用いた予測最適化アルゴリズムを考案。

現実に即した制約条件を加味したシミュレーションで実データと比較検証した結果、平均現場到着時間の短縮が得られた事でその有効性を確認した。

＜テーマ2 搬送先医療機関の受入可能性を予測（協力機関：仙台市消防局）＞

搬送先医療機関決定に要する時間の短縮に関しては、救急隊の出動履歴や医療機関の受入履歴、医療機関の受入体制等の情報解析を行い、傷病者ごとに各医療機関の受入可能性を推定。医療機関との受入交渉での運用効率化の可能性を検証した。

具体的には、受け入れ可能性が高い医療機関を推定するために、ランキング学習を用い、過去の救急搬送事例について、受入病院選定までの交渉経緯を学習させた受入優先度の推定アルゴリズムを考案した。

過去、医療機関選定までに2回以上の受入交渉が必要だった事例について、同アルゴリズムを用いて複数の病院の受入優先度を推定したところ、過半数の事例で最終的に受け入れた病院（2回目以降の交渉先）を、最初の交渉先として示すことができたことで、その有効性を確認した。

＜テーマ3 安全搬送に適したルート提示（協力機関：藤沢市消防局）＞

医療機関搬送時の安全性確保に関しては、救急車等の走行情報や地図情報等から、道路の段差・高低差等の道路状況を推定。救急隊に対して走行ルートおよびその道路状態の案内を行うことで、傷病者へ負担を与えないスムーズな救急車の運転や、車内での救急救命処置の安全性確保の支援が可能か検証した。

具体的には、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（注5）」成果のごみ収集車の走行データ（測定・蓄積：慶應義塾大学）を活用し、同共同研究の中で藤沢市内の段差データベースを作成。その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、走行実験によってその警告システムの有効性を確認した。

[各社の役割]

＜消防研究センター＞

・研究統括
・消防現場への実用化方法の検討、実証実験消防機関とのコーディネイト、救急活動関連データの取得、基礎研究成果の提供。

＜NTT＞

・救急自動車の最適運用システムに関する技術確立と、プロトタイプの構築、検証。

＜NTTデータ＞

・救急自動車の最適運用システムのプロトタイプ構築支援と検証支援
・救急医療情報システムのノウハウ提供

[今後について]

今後3者は、各テーマでの予測精度をさらに高めるとともに、フィールド実証を想定した運用システムとしての構築を進め、12月から（テーマ1：12月から、テーマ2・3：来年度以降）予定している実証実験で、システムの適用を目指す。

注1：モバイル空間統計（https://www.mobaku.jp ）。
注2：119番通報を受けてから現場に到着するまでに要した時間。
注3：119 番通報を受けてから病院に収容するまでに要した時間。
注4：消防庁　平成29年度版救急・救助の現況より。
注5：BigClouT（http://bigclout.eu）。