講演情報
[C-15-16]急病救急搬送者数の将来推計に向けた予測モデルの構築
〇浅野 いぶき1、平田 晃正1 (1. 名古屋工業大学)
キーワード：
統計モデル、救急搬送、深層学習、将来推計
日本では高齢化が急速に進行しており，全人口に
占める高齢者の割合が 2045 年には 36.3%になると予
測されている[1]．さらに，救急搬送における高齢者
の割合が高いことから，今後の高齢化に伴い，救急
搬送件数のさらなる増加と医療機関の逼迫が懸念さ
れる．この問題に対して，救急搬送者数を事前に推
定することができれば，中長期的な医療資源の計画
的配分に役立つと期待される．本研究グループでは，
これまで名古屋市における熱中症救急搬送者数を分
析し，その推定手法について提案してきた[2][3]．本稿
では，人口動態に基づく統計モデルに，深層学習に
よる残差調整を組み合わせたハイブリッドモデルを
構築し，2040 年以降の名古屋市内における急病の救
急搬送者数の将来推計に向けた手法を提案する．
占める高齢者の割合が 2045 年には 36.3%になると予
測されている[1]．さらに，救急搬送における高齢者
の割合が高いことから，今後の高齢化に伴い，救急
搬送件数のさらなる増加と医療機関の逼迫が懸念さ
れる．この問題に対して，救急搬送者数を事前に推
定することができれば，中長期的な医療資源の計画
的配分に役立つと期待される．本研究グループでは，
これまで名古屋市における熱中症救急搬送者数を分
析し，その推定手法について提案してきた[2][3]．本稿
では，人口動態に基づく統計モデルに，深層学習に
よる残差調整を組み合わせたハイブリッドモデルを
構築し，2040 年以降の名古屋市内における急病の救
急搬送者数の将来推計に向けた手法を提案する．