JP2020086650A - 救急需要予測装置、救急需要予測方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
・気温・湿度・気圧等の気候情報(熱中症、偏頭痛、喘息、関節痛など)
・天候情報(降雨による交通事故、積雪による転倒など)
・伝染性のある病気の流行状況(風邪、インフルエンザなと)
・該当地域の特性(繁華街における急性アルコール中毒症など)
[実施例1]
(構成)
図1は、この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の機能構成を示すブロック図である。
次に、以上のように構成された救急需要予測装置1の動作を説明する。
傷病群の学習処理の指示信号を受け付けると、救急需要予測装置1は、以下のように、傷病群の分類モデルの学習処理を実行する。
まずステップS101において、救急需要予測装置1は、搬送データ取得部21の制御の下、入出力インタフェースユニット10を介して、外部の救急データベースEMDBから搬送データを取得し、取得した搬送データを搬送データ前処理部22に渡す。このとき、救急需要予測装置1は、取得した搬送データを記憶ユニット30内に保存するようにしてもよい。
救急需要予測装置1は、上記傷病群の学習処理に続けて、または傷病群の学習処理とは別個に、例えばオペレータから予測モデルの学習指示信号を受け付けることによって、以下のように予測モデルの学習処理を実行する。
まずステップS201において、救急需要予測装置1は、搬送データ取得部21により取得された搬送データをもとに、搬送データ前処理部22の制御の下、学習済みの分類モデルを読み出して、傷病群ごとの単位時間あたりの発生数を求めることにより、予測モデル学習用データを作成し、予測モデル学習部24に渡す。
救急需要予測装置1は、予測処理の指示信号を受け付けると、学習済みの分類モデルおよび予測モデルを用いて、以下のように救急要請の発生数を予測する処理を実行する。
まずステップS301において、救急需要予測装置1は、搬送データ取得部21の制御の下、入出力インタフェースユニット10を介して、外部の救急データベースEMDBから搬送データを取得し、取得した搬送データを搬送データ前処理部22に渡す。
この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の第2の実施例は、さらに、救急要請の発生場所の環境の情報を表す環境データを学習および予測に用いるようにしたものである。
この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の第3の実施例は、さらに、救急要請の発生場所の地域統計情報を含む地域データを学習および予測に用いるようにしたものである。
この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の第4の実施例は、さらに、救急要請の発生場所の地域統計情報を表す地域データに基づいて、単位領域ごとの地域性を学習し、その学習結果を上述のような学習および予測に用いるようにしたものである。
上記実施例1に係る救急需要予測装置1は、傷病群の抽出をクラスタリング手法を用いて独立に行ったが、傷病群の抽出と予測モデルの学習を同時に行うことも可能である。
この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の第5の実施例は、例えばニューラルネットワークにおいて、傷病群学習に相当するレイヤーをモデルに追加することで、傷病群抽出と予測モデルの学習とを同時に行うようにしたものである。
図17は、実施例5に係る救急需要予測装置1による、傷病群および予測モデルの学習処理を示すフローチャートである。実施例5に係る救急需要予測装置1は、図1に示した救急需要予測装置1と機能の実行内容が異なるだけで基本構成は同じである。そこで、以下では、図1に示した救急需要予測装置1の各部の符号を用いて各処理について説明する。
図18は、実施例5に係る救急需要予測装置1による予測処理を示すフローチャートである。やはり、図1に示した救急需要予測装置1の各部の符号を用いて各処理について説明する。
この発明の一実施形態に係る救急需要予測装置1の第6の実施例は、さらに、出力制御部26が、予測結果出力部として、予測結果を視覚的に表示するための出力データを作成し、出力するようにしたものである。実施例6に係る救急需要予測装置1は、実施例1〜5で説明した救急需要予測装置1のいずれかと同じ機能構成を備えることができる。
以上詳述したように、一実施形態に係る救急需要予測装置では、救急医療において、過去の救急要請の発生日時、発生場所を含む搬送データから、近未来の救急要請の発生数を予測することができる。その際、過去の救急搬送データを、単位領域ごとのデータに分割し、該領域における単位時間ごと、傷病種別ごとの発生数を特徴量として算出したのち、同種の環境因子から影響を受ける傷病群を学習して、学習された傷病群ごとの発生数を算出したものを学習用データおよび予測用データとして用いて、学習および予測を行うようにしている。
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、予測モデル記憶部32に保存される学習済みのモデルおよびパラメータは、利用する統計解析ツールに応じたパラメータ保存用の処理やファイル形式に従うことができる。同様に、分類モデル記憶部31、予測結果記憶部33、地域性記憶部434に保存されるデータ形式についても、図示した例に限定されず、任意の形式を用いることができる。
Claims (8)
- 対象エリア内の救急要請の発生数を予測する救急需要予測装置であって、
救急要請が発生した日時を表す日時情報と、救急要請が発生した場所を表す位置情報と、救急要請の原因となった傷病を表す傷病情報とを含む実績データを取得する、実績データ取得部と、
学習用に取得された実績データをもとに生成される第1の学習用データを入力として、前記実績データに含まれる救急要請の原因となった傷病の各々が属する傷病群を出力する、第1の学習モデルを生成する、第1の学習部と、
学習用に取得された実績データと、前記第1の学習モデルから出力される傷病群とをもとに生成される第2の学習用データを入力として、救急要請の発生数を出力する、第2の学習モデルを生成する、第2の学習部と、
予測用に取得された実績データと、学習済みの前記第1の学習モデルから出力される傷病群とをもとに生成される予測用データを、学習済みの前記第2の学習モデルに入力して、前記対象エリア内の単位領域ごとの救急要請の発生数を予測する、要請発生数予測部と、
を具備する救急需要予測装置。 - 前記実績データに含まれる位置情報に基づいて、前記救急要請が発生した場所の気象に関する情報を含む環境データを取得する、環境データ取得部をさらに具備し、
前記第2の学習部が、学習用に取得された環境データをさらに入力として用いて、前記第2の学習モデルを生成し、
前記要請発生数予測部が、予測用に取得された環境データを、学習済みの前記第2の学習モデルにさらに入力して、単位領域ごとの救急要請の発生数を予測する、
請求項1に記載の救急需要予測装置。 - 前記実績データに含まれる位置情報に基づいて、前記救急要請が発生した場所の地域統計に関する情報を含む地域データを取得する、地域データ取得部をさらに具備し、
前記第2の学習部が、学習用に取得された地域データをさらに入力として用いて、前記第2の学習モデルを生成し、
前記要請発生数予測部が、予測用に取得された地域データを、学習済みの前記第2の学習モデルにさらに入力して、単位領域ごとの救急要請の発生数を予測する、
請求項1に記載の救急需要予測装置。 - 前記実績データに含まれる位置情報に基づいて、前記救急要請が発生した場所の地域統計に関する情報を含む地域データを取得する、地域データ取得部と、
学習用に取得された地域データを入力として、単位領域ごとの地域特徴量を出力する、第3の学習モデルを生成する、第3の学習部とをさらに具備し、
前記第2の学習部が、前記第3の学習モデルから出力される地域特徴量をさらに入力として用いて、前記第2の学習モデルを生成し、
前記要請発生数予測部が、学習済みの前記第3の学習モデルから出力される地域特徴量を、学習済みの前記第2の学習モデルにさらに入力して、単位領域ごとの救急要請の発生数を予測する、
請求項1に記載の救急需要予測装置。 - 前記第1の学習モデルが、ニューラルネットワークの第1のレイヤーにより構成され、前記第2の学習モデルが、前記第1のレイヤーの出力を入力とする、前記ニューラルネットワークの第2のレイヤーにより構成される、請求項1に記載の救急需要予測装置。
- 前記要請発生数予測部による予測結果を視覚的に提示するための出力データを生成して出力する、予測結果出力部をさらに具備する、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の救急需要予測装置。
- 対象エリア内の救急要請の発生数を予測する救急需要予測装置が実行する救急需要予測方法であって、
救急要請が発生した日時を表す日時情報と、救急要請が発生した場所を表す位置情報と、救急要請の原因となった傷病を表す傷病情報とを含む実績データを取得する過程と、
学習用に取得された実績データをもとに生成される第1の学習用データを入力として、前記実績データに含まれる救急要請の原因となった傷病の各々が属する傷病群を出力する、第1の学習モデルを生成する過程と、
学習用に取得された実績データと、前記第1の学習モデルから出力される傷病群とをもとに生成される第2の学習用データを入力として、救急要請の発生数を出力する、第2の学習モデルを生成する過程と、
予測用に取得された実績データと、学習済みの前記第1の学習モデルから出力される傷病群とをもとに生成される予測用データを、学習済みの前記第2の学習モデルに入力して、前記対象エリア内の単位領域ごとの救急要請の発生数を予測する過程と、
を具備する救急需要予測方法。 - 請求項1乃至請求項6の何れかに記載の装置の各部による処理をプロセッサに実行させるプログラム。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020155068A (ja) * | 2019-03-22 | 2020-09-24 | 東芝情報システム株式会社 | 状態変動検出装置及び状態変動検出用プログラム |
EP3912816A1 (en) | 2020-05-18 | 2021-11-24 | Daido Steel Co., Ltd. | Metal powder |
WO2022249551A1 (ja) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | 村田機械株式会社 | 予測装置 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022097228A1 (ja) * | 2020-11-05 | 2022-05-12 | 日本電信電話株式会社 | 表示制御装置、表示制御方法、及び表示制御プログラム |
CN113553764B (zh) * | 2021-07-13 | 2023-08-04 | 广东工业大学 | 一种基于深度学习网络的山火预测方法 |
WO2023144968A1 (ja) * | 2022-01-27 | 2023-08-03 | 日本電信電話株式会社 | 表示制御装置、表示制御方法、及び表示制御プログラム |
CN115187155B (zh) * | 2022-09-15 | 2022-12-27 | 广东银纳增材制造技术有限公司 | 一种学校实验室设备状态数据管控方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005284991A (ja) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Fujitsu Fip Corp | 救急業務シミュレーションシステム及び方法 |
JP2007241502A (ja) * | 2006-03-07 | 2007-09-20 | Fujitsu General Ltd | 緊急通報システム |
JP2013092930A (ja) * | 2011-10-26 | 2013-05-16 | Seiko Epson Corp | 搬送管理システム及び搬送管理方法 |
JP2018116340A (ja) * | 2017-01-16 | 2018-07-26 | 株式会社日立製作所 | 救急情報システム、および救急情報管理方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170161614A1 (en) * | 2015-12-07 | 2017-06-08 | Rapidsos, Inc. | Systems and methods for predicting emergency situations |
US11537847B2 (en) * | 2016-06-17 | 2022-12-27 | International Business Machines Corporation | Time series forecasting to determine relative causal impact |
US10861320B2 (en) * | 2016-08-22 | 2020-12-08 | Rapidsos, Inc. | Predictive analytics for emergency detection and response management |
-
2018
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005284991A (ja) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Fujitsu Fip Corp | 救急業務シミュレーションシステム及び方法 |
JP2007241502A (ja) * | 2006-03-07 | 2007-09-20 | Fujitsu General Ltd | 緊急通報システム |
JP2013092930A (ja) * | 2011-10-26 | 2013-05-16 | Seiko Epson Corp | 搬送管理システム及び搬送管理方法 |
JP2018116340A (ja) * | 2017-01-16 | 2018-07-26 | 株式会社日立製作所 | 救急情報システム、および救急情報管理方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"研究開発", 日立評論 第100巻 第1号, vol. 第100巻, JPN6022016527, 20 January 2018 (2018-01-20), pages 121頁, ISSN: 0004766139 * |
三浦英俊: "重回帰分析による名古屋市の救急出動件数の将来予測", アカデミア. 理工学編 : 南山大学紀要, JPN6022016529, March 2016 (2016-03-01), pages 1 - 6, ISSN: 0004766138 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020155068A (ja) * | 2019-03-22 | 2020-09-24 | 東芝情報システム株式会社 | 状態変動検出装置及び状態変動検出用プログラム |
EP3912816A1 (en) | 2020-05-18 | 2021-11-24 | Daido Steel Co., Ltd. | Metal powder |
WO2022249551A1 (ja) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | 村田機械株式会社 | 予測装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US12009106B2 (en) | 2024-06-11 |
WO2020105478A1 (ja) | 2020-05-28 |
JP7087946B2 (ja) | 2022-06-21 |
US20220020502A1 (en) | 2022-01-20 |
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