急救需求預測(與橫濱市立大學共同研究)

2017年度對急救出場件數進行了建模,以計算預測值為目標進行了研究。關於那個成果在市長例行記者招待會上發表,被匯總在記者發表資料中。

以下是建模時使用的數據:

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 覺知月......橫濱市消防局知道救護車請求的月份(1～12)
• 知道日・・・橫濱市消防局知道救護車請求之日(1～31)
• 知道時・・・橫濱市消防局知道救護車的請求時(0～23)
• 傷病者數......不僅僅是運送的人,也包括因某種原因最終沒有搬運的人。

※如果未輸入數據,則為“未輸入”。

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 覺知月......橫濱市消防局知道救護車請求的月份(1～12)
• 區分居住...傷病者的地址(市內、市外、外國、其他)
  • 市內・・・住在橫濱市內的傷病者
  • 市外・・・住在橫濱市外(日本國內)的傷病者
  • 外國......住在日本國外的傷病者
  • 其他......住址不定、住址不明等,地址不明的傷病者
• 傷病者數......不僅僅是運送的人,也包括因某種原因最終沒有搬運的人。

※如果未輸入數據,則為“未輸入”。

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 覺知月......橫濱市消防局知道救護車請求的月份(1～12)
• 出場場所行政區...18個行政區(鶴見區、神奈川區、西區、中區、南區、港南區、保土谷區、旭區、磯子區、金澤區、港北區、綠區、青葉區、都築區、戶塚區、榮區、泉區、瀨谷區)以及市外
• 傷病者數......不僅僅是運送的人,也包括因某種原因最終沒有搬運的人。

※如果未輸入數據,則為“未輸入”。

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 覺知月......橫濱市消防局知道救護車請求的月份(1～12)
• 事故類別......發生急救請求的理由(急病、一般負傷、交通事故)
  • 急病・・・因疾病而作為急救業務處理的
  • 一般負傷......不屬於火災、自然災害、水難、勞動災害、運動競技、加害、自損行為等的意外事故
  • 交通事故・・・交通機關相互或與行人發生衝突、接觸造成的事故
• 年齡區分・・・傷病者的年齡區分(高齡者、成人、少年以下)
  • 老年人......65歲以上
  • 成人......18歲以上64歲以下
  • 少年以下......17歲以下
• 傷病者數......不僅僅是運送的人,也包括因某種原因最終沒有搬運的人。

※如果未輸入數據,則為“未輸入”。

從橫濱市消防局急救企劃課的宣傳費中提取了關於急救適當利用的預算額,是每年度的數據。

橫濱市急救電話諮詢是從2016年開始的服務,由於數據還很少,所以固定在2016年的利用率(市內人口比)的3.07%。

使用橫濱市統計書的“第2章人口5年齡(各歲、5歲階級)、行政區、男女分開人口”,獲得了市內人口的數據。

同樣使用橫濱市統計書的“第2章人口19上下班、上學人口的行政區別狀況”(1)晝夜人口、流出入人口及人口密度”,基於到2030年為止流入人口沒有大的變動的假設,製作了基礎數據。

使用了橫濱市以人口普查為基準計算出的未來人口推算(當時是2010年基準)。

氣象廳(外部網站)公開的過去的氣象數據(外部網站)使用了2016年中每一天的氣象數據。

從橫濱市文化觀光局公開的年度報告(現在沒有相應的頁面)中,取得了2010～2015年外國人住宿人數。

從日本政府發表的入境目標值(外部網站)到2030年外國人住宿人數的推算,作為外國居住者在橫濱市的急救需求預測的基礎數據。

除了週六、週日之外,國民的節日(外部網站)是“休息日”,其他的日子是工作日。

按以下分類計算了每天的件數(件數/日)以及每小時的件數(件數/點)。

• 住宅區分
• 按居住區劃分(每小時)
• 行政區
• 年齡區分和事故類別的交叉分類

對最佳模型進行了探索,使用重回歸分析,將上述請求的數量/天作為響應變量,將主要原因候補作為說明變量。也就是說,當將y作為事件數/天(響應變量)的矢量,X作為主要候選(描述變量)的計畫矩陣時,將以下模型應用於數據。

y=Xβ+ε,但是,ε～Nn(0,Δ2P)

在這裡,ε是遵循具有平均矢量0、共分散矩陣Δ2P(P為相關行列)的n維正態分布Nn的誤差矢量,n是分析對象天數(標本數)。誤差項假設自我回歸(AR)結構,模型選擇是根據AIC進行的。此外,事件數/點的模型還使用了在事件數/天中選擇的模型,添加了覺知時(虛擬變量)和人口動態變量和感知時的交替作用。

根據上述步驟得到的每個模型的係數參數β的估計值如下:

通過使用探索獲得的最佳模型,為解釋變量提供未來一年的估計值,計算了2017-2030年的案件數/天和案件數/小時的預測值。

關於數據的各專案

•覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
•對市內居住者每天的平均急救出場件數(預測值)
•對市外居住者一天的平均急救出場數(預測值)
•對國外居住者的平均每天急救出場數(預測值)

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 知道時...橫濱市消防局知道救護車的請求時(0～23)
• 對市內居住者每天的平均急救出場件數(預測值)
• 對市外居住者一天的平均急救出場數(預測值)
• 對國外居住者的平均每天急救出場數(預測值)

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 鶴見區一天的平均出場次數(預測值)
• 神奈川區一天的平均出場次數(預測值)
• 西區一天的平均出場次數(預測值)
• 中區一天的平均出場次數(預測值)
• 南區一天的平均出場次數(預測值)
• 港南區一天的平均出場次數(預測值)
• 保土谷區一天的平均出場次數(預測值)
• 旭區一天的平均出場次數(預測值)
• 磯子區一天的平均出場次數(預測值)
• 金澤區一天的平均出場次數(預測值)
• 港北區一天的平均出場次數(預測值)
• 綠區一天的平均出場次數(預測值)
• 青葉區一天的平均出場次數(預測值)
• 都築區一天的平均出場次數(預測值)
• 戶塚區一天的平均出場次數(預測值)
• 榮區一天的平均出場次數(預測值)
• 泉區一天的平均出場次數(預測值)
• 瀨谷區一天的平均出場次數(預測值)
• 到市外一天的平均出場次數(預測值)

關於數據的各專案

• 覺知年......橫濱市消防局知道救護車請求的年(西曆4位)
• 每天平均傷者數:少年以下的急病(預測值)
• 每天平均傷者數:少年以下的一般受傷(預測值)
• 每天平均傷者數:少年以下的交通事故(預測值)
• 每天平均傷者數:成人急病(預測值)
• 每天平均傷者數:成人一般受傷(預測值)
• 每天平均傷者數:成人交通事故(預測值)
• 每天平均傷者數:老年人的急病(預測值)
• 每天平均傷者數:老年人一般受傷(預測值)
• 每天平均傷者數:老年人的交通事故(預測值)