地域の救急医療のニーズをデータ分析で可視化する

年々増加する救急需要と市民へのコスト

救急医療の需要は全国的に年々増加傾向にあります。しかし、救急車の増車や救急隊員の増員にかかるコストは膨大で、必要だからとむやみに数を増やすと自治体の負担が増えて、やがて市民生活を圧迫します。そこで、救急サービスの運用を最適化する取り組みとして、データサイエンスの技術が活用されています。現在、宮崎県宮崎市、神奈川県横浜市、宮城県仙台市、愛媛県松山市などで救急医療の予測研究が進められています。

データ分析で未来の救急需要を予測する

研究では、自治体からの求めに応じて地域の消防署や救急医療と連携し、各所へのヒアリングを行って救急の稼働予測に必要なデータを集めます。そして、収集したデータをもとに過去の救急稼働のデータをモデル化し、季節や地域、時間帯による通報の件数や内容の変化を可視化します。このモデルは各地域の特性に合わせて作成するため、そのままほかの地域で流用することは難しく、それぞれ対象地域に合わせたモデルを構築する必要があります。しかし、人口や気象情報が似ている地域では、同様のアルゴリズムが使える可能性もあります。また、モデルの構築は一度だけで終わりではありません。新たなデータを追加してアルゴリズムを更新し、メンテナンスを続けながら最新の状況と合わせていくことで、より精度を高めていくことができます。

データの可視化が市民を守る

年代別の救急車の利用率やその内容、事故が多い地域など、これまで現場の感覚で把握していたものもデータで再確認することで、将来は地域特有の特殊な事情や共通点も明らかにできるでしょう。また、可視化したデータから地域ごとに必要な救急車の台数や救急隊員の人数を調整することで、未来の需要も考慮した増員や増車が可能となり、市民の安全性を保証することにもつながります。このような研究は、今後多くの地域で求められることになるでしょう。

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宮崎公立大学人文学部国際文化学科メディア・コミュニケーション専攻講師ラスルマナナウンジャニエンミアニンハリズ先生

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データサイエンス

先生が目指すSDGs

メッセージ

私の専門分野はもともと経済学で、修士と博士の研究で必要になったことから、プログラミングやデータ分析を学びました。データ分析は、医療、金融、交通など多くの分野で活用され、社会のシステム改善に必須であり、その効果が見えやすく実務的なインパクトが大きいのも特徴です。テクニカルな分野ではAIや機械学習のエンジニアという進路もありますが、データサイエンスの知識はPRや広報の分野でも活用できるなど、さまざまなビジネスでプラスになる技術です。

宮崎公立大学に関心を持ったあなたは

本学は教養教育中心の小規模大学で、日本の国公立大学の中で数少ない本格的なリベラル・アーツ大学です。個別的な分野を狭く研究するのではなく、自由な精神で学問の本質を研究し、専攻分野に縛られず幅広く学ぶことで、専門性に裏付けられた総合力が発揮できる人間性豊かな人材育成を目標としています。「少人数教育」「活発な国際交流（海外留学）」「充実した就職支援」等が主な特徴で、小規模を活かしためんどうみの良さで、教職員が学生一人ひとりをしっかりとサポートします。