千葉大学発医療スタートアップ企業である株式会社Smart119（本社：千葉県千葉市、代表取締役社長/CEO：中田孝明）は、2022年12月に神奈川県川崎市（市長：福田紀彦）が実施した「AIを活用した救急隊の現場到着時間の短縮に係る業務委託」に関する公募型プロポーザルの結果、受託団体に選定されたことを発表します。2023年3月に救急需要予測AIアルゴリズムを納入します。なお、Smart119と川崎市は、昨年6月から9月にかけて「AIを活用した救急隊の現場到着時間短縮に向けた実証実験に関する連携協定」に基づいた実証実験を実施し、現場到着時間を最大3分14秒を短縮する可能性を示すなどの結果を得ています。

政令指定都市のひとつである川崎市は、人口約153万人におよぶ大都市です。救急隊の出動件数は年間6万件を超え、119番通報から救急隊が現場へ到着するまでの時間は年々延びており、大きな課題となっています。同市は、「AIを活用した救急隊の現場到着時間の短縮に係る業務委託」に関する公募型プロポーザルを実施。提案書等をもとにした厳正なる審査の結果、受託団体として株式会社Smart119を選定しました。

◆川崎市と連携協定に基づく実証実験で得られたSmart119のAI技術の成果
昨年6月から9月にかけて実施した「AIを活用した救急隊の現場到着時間短縮に向けた実証実験に関する連携協定」に基づく実証実験において、Smart119は、機械学習の手法などを用いて川崎市内の過去の救急出動データを解析。救急要請が多く発生する場所を事前に把握し、市内の救急隊をより効率的に配置するAIアルゴリズム活用の可能性を検証しました。

その結果、以下の有意義な成果を得ることができました。
・救急要請件数を予測する機械学習モデルのAUC(＊)値は「0.88」、再現率は「0.82」で、AIアルゴリズムにより救急需要が一定以上の精度で予測できることが示されました。
・救急隊の配置によって現場到着時間短縮が図れるかどうかのシミュレーションでは、最大3分14秒短縮できる可能性が示されました。

＊AUC （Area under the curve）：分類のアルゴリズムの精度を示す曲線値。閾値「0.8」を上回ることで高精度とされている。

◆今後の取り組み
今回採択されたのは、AIを活用した救急需要予測及び、救急隊の配置変更を実施した場合の現場到着時間の短縮効果について、シミュレーション機能を有するシステム製作に関する業務委託です。システムは、実証実験のデータ等をもとに開発を進め、2023年3月に納品し市と共により精度を高めていきます。