JP7315018B2 - 情報処理方法、記憶媒体、及び情報処理装置 - Google Patents
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Description
・気温、湿度、及び気圧等の気候情報(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)
[参考例1]
(構成)
図1は、本開示の一参考例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、又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、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。予測モデル学習用データの作成処理は、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行う。
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及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。
本開示の技術に係る救急需要予測装置1の第2の参考例は、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及び予測に用いる。
本開示の技術に係る救急需要予測装置1の第3の参考例は、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及び予測に用いる。
本開示の技術に係る救急需要予測装置1の第4の参考例は、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及び予測に用いるようにした。
上記参考例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。
本開示の手法に係る救急需要予測装置1の第5の参考例は、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。
図17は、参考例5に係る救急需要予測装置1による、傷病群及び予測モデルの学習処理を示すフローチャートである。参考例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、参考例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。
本開示の手法に係る救急需要予測装置1の第6の参考例は、さらに、出力制御部26が、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。参考例6に係る救急需要予測装置1は、参考例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。
(参考例の効果)
以上詳述したように、一参考例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する。特徴量を算出したのち、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に算出した発生数を学習用データ及び予測用データとして用いて、学習及び予測を行うようにしている。
なお、参考例の手法は上記参考例1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及びパラメータは、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。
以上の参考例を踏まえて、本開示の実施形態に係る手法では、傷病又は傷病群ごとに発生する突発的な増減を学習する予測モデルを別途構築し、気象条件及び日時情報を用いて組み合わせるアンサンブルモデルを提案する。
図24は、本開示の一実施形態に係る救急需要予測装置の機能構成の例を示すブロック図である。なお、参考例と同様の箇所については同一符号を付して詳細な説明を省略する。図24に示す本開示の実施形態の主要な構成は、予測モデル学習部524及び要請発生数予測部525の態様である。救急需要予測装置が、本開示の技術の情報処理装置の一例である。
学習処理及び予測処理の作用を説明する。学習処理及び予測処理は、記憶ユニット30に格納されたプログラムをプロセッサに実行させることにより、各部の制御下において実現される。
以上説明したように本実施形態の救急需要予測装置1によれば、特定期間の条件を加味して、救急要請の発生数を高精度かつ効率的に予測する技術を提供することができる。
Claims (5)
- 記憶部に記憶されている指示を実行するプロセッサにより実行される情報処理方法であって、
前記プロセッサは前記記憶部に記憶された指示を実行することにより、
少なくとも、傷病者の属性である傷病者属性と、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、を取得し、
前記傷病者属性と、前記位置情報と、前記日時情報と、を関連付けることで得られる前記傷病情報の傷病の発生しやすさに基づき傷病群に前記傷病を分類し、
所定の単位領域と所定の単位時間ごとに求められた前記傷病群ごとの発生頻度と、任意の日時と、を第一の手法で関連付けることで救急要請の発生数を推定し、
前記救急要請の発生数を出力する、
ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。 - さらに、所定の単位領域と所定の単位時間ごとに求められた前記傷病群ごとの発生頻度と、前記任意の日時と、を前記第一の手法とは異なる第二の手法で関連付けることで、時系列の推移とは異なる救急要請の発生数の増減を推定し、
前記第一の手法で推定した発生数と、前記第二の手法で推定した前記発生数の増減と、前記任意の日時と、少なくとも前記位置情報に対応する気象条件に基づき得られる重みと、に基づき、出力する救急要請の発生数を取得する請求項1記載の情報処理方法。 - 前記気象条件は、気候における降雪又は降雨を条件として含み、
前記重みは、前記気候が降雪又は降雨であるほど前記第二の手法で推定した発生数の重みが大きくなるよう前記出力する救急要請の発生数を取得する請求項2記載の情報処理方法。 - 記憶部に記憶された指示であって、プロセッサにより実行される指示を記憶した記憶媒体であって、
前記プロセッサは前記記憶部に記憶された指示を実行することにより、
少なくとも、傷病者の属性である傷病者属性と、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、を取得し、
前記傷病者属性と、前記位置情報と、前記日時情報と、を関連付けることで得られる前記傷病情報の傷病の発生しやすさに基づき傷病群に前記傷病を分類する、
所定の単位領域と所定の単位時間ごとに求められた前記傷病群ごとの発生頻度と、任意の日時と、を第一の手法で関連付けることで救急要請の発生数を推定し、
前記救急要請の発生数を出力する、
ことをコンピュータに実行させる指示を記憶した記憶媒体。 - 記憶部に記憶されている指示を実行するプロセッサにより各処理部の処理を実行する情報処理装置であって、
前記プロセッサは前記記憶部に記憶された指示を実行することにより、
少なくとも、傷病者の属性である傷病者属性と、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、を取得し、
前記傷病者属性と、前記位置情報と、前記日時情報と、を関連付けることで得られる前記傷病情報の傷病の発生しやすさに基づき傷病群に前記傷病を分類する前処理部と、
所定の単位領域と所定の単位時間ごとに求められた前記傷病群ごとの発生頻度と、任意の日時と、を第一の手法で関連付けることで救急要請の発生数を推定し、
前記救急要請の発生数を出力する予測部と、
を含む情報処理装置。
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