| 研究課題/領域番号 |
20K09286
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
入澤 太郎 大阪大学, 医学部附属病院, 講師 (50379202)
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| 研究分担者 |
北村 哲久 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (30639810)
嶋津 岳士 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50196474)
石見 拓 京都大学, 環境安全保健機構, 教授 (60437291)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 通信指令 / 119番通報 / 院外心停止 / 口頭指導 / 人工知能 / 指令センター / 消防通信指令 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
超高齢化社会を迎えている本邦において、救急要請数は今後も増加の一途をたどると予想される。そこで、職員数が限られた中で行われている通信指令業務において、適切でかつ効率的な指令業務を行うために、音声認識および人工知能（artificial intelligence 以下AI）の技術を応用して通信指令業務を支援するシステムを確立することとした。差し迫った状態で通報される119番通報を正確に、かつ迅速に把握するアルゴリズムを確立し、通報内容から想定される傷病の候補をAIにより列挙するAI支援システムを開発し、AIと通信指令員とのハイブリッドの指令システムを構築する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、通信指令業務において、音声認識および人工知能の技術を応用して通信指令業務を支援するシステムを確立するために、①音声認識を用いて差し迫った状態で通報される119番通報内容を正確に、かつ迅速に把握するアルゴリズムの確立、②通報内容から想定される傷病の候補をdeep learning を重ねたAIにより迅速に列挙し通信指令業務を支援するAI支援システムの開発、③本AI支援システムと実際に通信指令員による指令業務の長所を兼ね備えたハイブリッド指令システムを構築すること、を本研究の目的としていた。
119番通報内容の通報者と指令員とのやり取りをそのまま音声記録として入手し、文字にして起こすという方策が、COVID-19のため指令室への入室ができなくなったことを合わせて、音声記録をそのものを持ち出すことが叶わなくなった。そのため、一旦指令室内で音声記録を文字として出力し、その中から個人情報にまつわる部分を削除した状態で紙ベースで持ち出し、その中から心肺停止など重症な要救護者の情報を拾い上げる方法を確立することとした。年に1回行っている、通信指令室員に対する口頭指導技能研修会では、やはり現場を見ることができない状態での通報内容では現場の状態を通信指令員が正確に把握できないということが明らかとなった。これらの状況より、言葉のやり取りだけの内容から通信指令員より先にAlertを認知するアルゴリズムの確立を構築する方策が必要であると考えられた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
COVID-19のため、消防施設、特に通信指令室への部外者の入室が厳しく制限された。また、それとともに、119番通報の音声通話記録の持ち出しも、制限された。これらより、音声記録を持ち出す方法では研究が進まず、現在、一旦文書として持ち出すか、もしくはあくまでも研修の一環としてとりあつかう議論を行ない、研究を進める方針としている。
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| 今後の研究の推進方策 |
指令センターの指令員の口頭指導技術の向上、という名目であればデータを解析することができる可能性が開けてきたため、その方向で再調整し、データ解析を進める方針として、現在消防と交渉している。
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