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この程, 横浜国立大学の浜上 知樹教授らは, 機械学習を用いて患者の重症度を判定する, 新しいﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ手法を開発している.
ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ を用いて, 通報者の声色や申告による患者の状況に応じて救急隊の編成を調節出来れば, 救急車の現場到着までの時間を短縮し, 迅速な医療対応が可能になると言う.
今後は, 横浜市の救急医療現場で実証実験を進める計画である様だ.
ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを人工知能による機械学習で分析, 専門家を集めて議論し, 1 つの答えを出す 「ｱﾝｻﾝﾌﾞﾙ学習」 を導入した.
緊急度が高い場合における, 現場への到着時間の短縮, 効率的な救急出動が期待できる.
実験では, 電話で得られた情報から, 病院到着時の重症度判定が, 約 30% から約 80% へと, 精度が向上されている.
浜上教授は 「救命救急のﾃﾞｰﾀと機械学習による重症度判定の精度が上がれば, 効率のよい救命の本格的な実現に貢献出来る」 とｺﾒﾝﾄしていると言う.
昨今は, 独り住まいの寂しさから救急車を呼ぶ, などと言う心得違いの高齢者も現れている様で, この様なｼｽﾃﾑ開発の背景にあるのであろう.
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