Kazushi Nakamura

千葉県では本年8月、新型コロナウイルスに感染した妊娠29週の妊婦の救急搬送先が見つからず自宅で早産し、新生児が死亡事案から開発。千葉県に実装。

＜予測アルゴリズムの目的＞ 救急患者の背景に個別に存在する条件（容態、疾患履歴、気象状況など）から、「くも膜下出血」「脳梗塞」「脳出血」「主幹動脈閉塞」などを「脳卒中」の症状を判断する。 ＜データ形成＞ ・2018年8月より、千葉市内医療機関、千葉市消防局の協力からデータ収集 ・データ数は、脳卒中の可能性がある救急患者約1500人 ・データ内容は、救急患者の容態、年齢、性別、その時の気象状況からなる ＜アルゴリズム算出手法と検証＞ ・XGブースト（*1） ・約1500人のデータから、機械学習用80％（約1200人）を利用して分類アルゴリズム・モデルを設計し、テスト用20％（約300人）で検証 ・分類アルゴリズムをテスト用の約300人のデータで検証した結果、AUC値0.980（*2） を示した