勾配ブースティングを用いた119番通報における緊急度判定の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20032

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2020/06/15

タイトル(英語): Development of emergency prediction using gradient boosting in emergency call

著者名: 豊村 崇(日立製作所),鈴木 麻由美(日立製作所),中江 達哉(日立製作所),船矢 祐介(日立製作所),北小屋 裕(京都橘大学)

著者名(英語): Takashi Toyomura(Hitachi, Ltd.),Mayumi Suzuki(Hitachi, Ltd.),Tatsuya Nakae(Hitachi, Ltd.),Yusuke Funaya(Hitachi, Ltd.),Yutaka Kitagoya(Kyoto Tachibana University)

キーワード: 救急|緊急度判定|機械学習|不均衡データ|First aid|Emergency prediction|Machine learning|Imbalanced data

要約(日本語): 救急出動は年10～30万件増加しており、総務省消防庁は119番通報における緊急度判定の導入を進めている。こうした中、日立と京都橘大学はAIによる緊急度判定支援システムの共同研究を開始した。本研究では、消防局で収集した聴取データ3,282例を用いて搬送後の緊急度を判定する予測モデルを構築した。緊急と低緊急のクラス間不均衡を解消する学習手法を導入し、消防庁プロトコルに比べて11%Accuracyが向上することを確認した。

要約(英語): The emergency dispatch has increased in Japan. The Fire and Disaster Management Agency is introducing call triage protocol to optimize low urgent dispatch. Hitachi and Kyoto Tachibana University started joint research on triage support system using artificial intelligence. We develop the emergency prediction model and achieve 11% accuracy improvement in this research.

原稿種別: 日本語

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