[4Yin-B] Poster 7

[4Yin-B-66] Development of ST-GCN-Based Emergency Medical Demand Prediction Model Considering Spatio-Temporal Dependencies

〇Atsushi Omata^1,2, Takeji Saitoh¹, Aiko Naruse¹, Yasuyuki Mishima³, Shintaro Wakami³, Shinya Arai³, Mari Yamashita³, Satoshi Nakayama³, Yuichiro Maekawa¹ (1. Hamamatsu University School of Medicine, 2. Shizuoka University, 3. Hamamatsu City Fire Department)

Keywords:

Emergency Demand Forecasting,Spatiotemporal Analysis,Geospatial Information,ST-GCN

本稿では，時空間依存性を考慮したST-GCNによる救急需要予測モデルの構築について述べる．浜松市の2019年から2024年の救急出動記録約23万件を用い，1kmメッシュ単位での需要予測モデルを構築した．アテンション機構付き時空間グラフ畳み込みネットワーク（ASTGCN）とポアソン回帰を統合した手法を採用し，従来手法に対し18.9%の予測精度向上を達成した．潜在リスクのヒートマップ可視化により需要の空間分布の把握が可能となり，救急隊の配置最適化への応用が期待される．