社会の高齢化などを背景に救急出動件数が増加している。119番通報から現場到着、病院到着までの時間がかかり現場到着時間が遅れるなど、救命率の低下が懸念されている。そのため消防庁では119番通報において緊急出動の要否を適切に判断し、緊急の度合いによっては「救急安心センター(#7119)」の利用などを全国で推奨している。しかし緊急性の低い事案の判別や病名の予測は簡単ではないため、十分に浸透しているとはいえない。

　そこで京都橘大学と日立製作所は豊中市消防局と協力し、119番通報時の聴取内容を活用。AIによる予測モデルを構築し、年齢や性別、症状、既往歴といった通報時における聴取内容からリアルタイムで緊急度と病名を予測するシステムの検討・開発に取り組む。

　京都橘大学では長年、通信指令教育や救急救命分野で緊急度判定プロトコルの精度向上に関する研究を進めてきた。今回、都市部だけでなく地方からもデータを収集する。日立製作所は独自開発した「根拠を説明できるAI」（Explainable AI）を活用し、予測根拠を提示しながら、通信司令員の判断を支援する。

　システム開発後は、AIによる判定内容と搬送先の診断結果を照らし合わせることなどにより、システムの精度や有用性の検証を共同で行っていく。また、システムで予測した緊急度や病名と、救急隊、搬送先病院での診断など判定内容をAIに学習させることで、継続したシステムの精度向上を図っていく予定である。

参考：【株式会社日立製作所】京都橘大学と日立が、AIを活用した119番通報に対する緊急度判定支援システムの共同研究を開始