救急需要予測（横浜市立大学との共同研究）

平成29年度は救急出場件数についてモデリングし、予測値を算出することを目標に研究を進めてきました。その成果については市長定例記者会見にて発表しており、記者発表資料にまとめられています。

モデリングに際し使用したデータを次に示します。

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した年（西暦4桁）
• 覚知月・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した月（1～12）
• 覚知日・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した日（1～31）
• 覚知時・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した時（0～23）
• 傷病者数・・・搬送した方だけでなく何らかの理由で最終的に搬送しなかった方も含みます。

※データが入力されていない場合は「未入力」となります。

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した年（西暦4桁）
• 覚知月・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した月（1～12）
• 住居区分・・・傷病者の住所（市内、市外、外国、その他）
  • 市内・・・横浜市内に在住している傷病者
  • 市外・・・横浜市外（日本国内）に在住している傷病者
  • 外国・・・日本国外に在住している傷病者
  • その他・・・住所不定・住所不明等、住所が判明しない傷病者
• 傷病者数・・・搬送した方だけでなく何らかの理由で最終的に搬送しなかった方も含みます。

※データが入力されていない場合は「未入力」となります。

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した年（西暦4桁）
• 覚知月・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した月（1～12）
• 出場場所行政区・・・18行政区（鶴見区、神奈川区、西区、中区、南区、港南区、保土ケ谷区、旭区、磯子区、金沢区、港北区、緑区、青葉区、都筑区、戸塚区、栄区、泉区、瀬谷区）及び市外
• 傷病者数・・・搬送した方だけでなく何らかの理由で最終的に搬送しなかった方も含みます。

※データが入力されていない場合は「未入力」となります。

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した年（西暦4桁）
• 覚知月・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知した月（1～12）
• 事故種別・・・救急要請が発生した理由（急病、一般負傷、交通事故）
  • 急病・・・疾病によるもので救急業務として扱ったもの
  • 一般負傷・・・火災、自然災害、水難、労働災害、運動競技、加害、自損行為等に分類されない不慮の事故
  • 交通事故・・・交通機関相互又は歩行者等との衝突・接触による事故
• 年齢区分・・・傷病者の年齢区分（高齢者、成人、少年以下）
  • 高齢者・・・65歳以上
  • 成人・・・18歳以上64歳未満
  • 少年以下・・・17歳以下
• 傷病者数・・・搬送した方だけでなく何らかの理由で最終的に搬送しなかった方も含みます。

※データが入力されていない場合は「未入力」となります。

横浜市消防局救急企画課の広報費から、救急適正利用に関する予算額を抽出した、年度ごとのデータです。

横浜市救急電話相談は2016年に始まったサービスであり、まだデータが少ないため、2016年の利用率(市内人口比)である3.07%で固定しました。

横浜市統計書の「第２章_人口_5_年齢（各歳・５歳階級）、行政区、男女別人口」を使用し、市内人口のデータを得ました。

同じく横浜市統計書の「第２章_人口_19_通勤・通学人口の行政区別状況_(1)昼夜間人口、流出入人口及び人口密度」を使用し、2030年まで流入人口の大きな変動はないという仮定の基、基礎データを作成しました。

横浜市が国勢調査を基準に算出した将来人口推計（当時は2010年基準）を使用しました。

気象庁（外部サイト）が公開している過去の気象データ（外部サイト）から、2016年中の日時ごとの気象データを使用しました。

横浜市文化観光局が公開しているアニュアル・レポートから、2010～2015年の外国人延べ宿泊者数を取得しました。

このデータと「明日の日本を支える観光ビジョン構想会議」にて日本政府が発表したインバウンド目標値（外部サイト）から2030年までの外国人延べ宿泊者数を推計し、外国居住者の横浜市における救急需要予測の基礎データとしました。

土曜日、日曜日の他、国民の祝日（外部サイト）を「休日」とし、それ以外の日を平日としました。

以下の区分ごとに1日あたりの件数（件数／日）および1時間あたりの件数（件数／時）を算出しました。

• 住居区分
• 住居区分（１時間あたり）
• 行政区
• 年齢区分と事故種別のクロス分類

最適なモデルの探索は、上記で求めた件数／日を応答変数、要因候補を説明変数とした重回帰分析を用いて行いました。すなわち、yを件数／日（応答変数）のベクトル、Xを要因候補（説明変数）の計画行列とするとき、下記のモデルをデータに適用しました。

y=Xβ+ε、ただし、ε～Nn(0,σ²P)

ここに、εは平均ベクトル0、共分散行列σ²P(Pは相関行列)をもつn次元正規分布Nnに従う誤差ベクトルであり、nは解析対象日数（標本数）です。誤差項には自己回帰（AR）構造を仮定し、モデル選択はAICにもとづいて行いました。また、件数／時のモデルには、件数／日で選択されたモデルに、覚知時(ダミー変数)と人口動態に関する変数と覚知時の交互作用を追加したモデルを用いました。

上記の手順により得られた各モデルの係数パラメータβの推定値は次のとおりです。

探索によって得られた最適なモデルを用いて、説明変数に将来の年における推定値を与えることで、2017-2030年における件数／日および件数／時の予測値を算出しました。

データの各項目について

•覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知する年（西暦4桁）
•市内在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）
•市外在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）
•国外在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知する年（西暦4桁）
• 覚知時・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知する時（0～23）
• 市内在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）
• 市外在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）
• 国外在住者への一日の平均救急出場件数（予測値）

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知する年（西暦4桁）
• 鶴見区への一日の平均出場件数（予測値）
• 神奈川区への一日の平均出場件数（予測値）
• 西区への一日の平均出場件数（予測値）
• 中区への一日の平均出場件数（予測値）
• 南区への一日の平均出場件数（予測値）
• 港南区への一日の平均出場件数（予測値）
• 保土ケ谷区への一日の平均出場件数（予測値）
• 旭区への一日の平均出場件数（予測値）
• 磯子区への一日の平均出場件数（予測値）
• 金沢区への一日の平均出場件数（予測値）
• 港北区への一日の平均出場件数（予測値）
• 緑区への一日の平均出場件数（予測値）
• 青葉区への一日の平均出場件数（予測値）
• 都筑区への一日の平均出場件数（予測値）
• 戸塚区への一日の平均出場件数（予測値）
• 栄区への一日の平均出場件数（予測値）
• 泉区への一日の平均出場件数（予測値）
• 瀬谷区への一日の平均出場件数（予測値）
• 市外への一日の平均出場件数（予測値）

データの各項目について

• 覚知年・・・救急車の要請を横浜市消防局が覚知する年（西暦4桁）
• 一日の平均傷病者数：少年以下の急病（予測値）
• 一日の平均傷病者数：少年以下の一般負傷（予測値）
• 一日の平均傷病者数：少年以下の交通事故（予測値）
• 一日の平均傷病者数：成人の急病（予測値）
• 一日の平均傷病者数：成人の一般負傷（予測値）
• 一日の平均傷病者数：成人の交通事故（予測値）
• 一日の平均傷病者数：高齢者の急病（予測値）
• 一日の平均傷病者数：高齢者の一般負傷（予測値）
• 一日の平均傷病者数：高齢者の交通事故（予測値）