論文の概要: Knowledge discovery from emergency ambulance dispatch during COVID-19: A
case study of Nagoya City, Japan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08628v1
- Date: Wed, 17 Feb 2021 08:37:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-18 14:34:37.194072
- Title: Knowledge discovery from emergency ambulance dispatch during COVID-19: A
case study of Nagoya City, Japan
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの緊急救急車派遣からの知見発見:名古屋市を事例として
- Authors: Essam A. Rashed, Sachiko Kodera, Hidenobu Shirakami, Ryotetsu
Kawaguchi, Kazuhiro Watanabe, Akimasa Hirata
- Abstract要約: パンデミック時に緊急救急車派遣(EAD)の数を推定するために, 繰り返しニューラルネットワークに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
その結果, パンデミックなどの不確実性が高い時期におけるEAD要件の現実世界推定において, トレーニングデータのブレンドを効率的に利用できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6097841018267616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate forecasting of medical service requirements is an important big data
problem that is crucial for resource management in critical times such as
natural disasters and pandemics. With the global spread of coronavirus disease
2019 (COVID-19), several concerns have been raised regarding the ability of
medical systems to handle sudden changes in the daily routines of healthcare
providers. One significant problem is the management of ambulance dispatch and
control during a pandemic. To help address this problem, we first analyze
ambulance dispatch data records from April 2014 to August 2020 for Nagoya City,
Japan. Significant changes were observed in the data during the pandemic,
including the state of emergency (SoE) declared across Japan. In this study, we
propose a deep learning framework based on recurrent neural networks to
estimate the number of emergency ambulance dispatches (EADs) during a SoE. The
fusion of data includes environmental factors, the localization data of mobile
phone users, and the past history of EADs, thereby providing a general
framework for knowledge discovery and better resource management. The results
indicate that the proposed blend of training data can be used efficiently in a
real-world estimation of EAD requirements during periods of high uncertainties
such as pandemics.
- Abstract（参考訳）: 医療サービス要件の正確な予測は、自然災害やパンデミックといった重要な時期における資源管理にとって重要なビッグデータ問題である。
新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な普及に伴い、医療システムの医療提供者の日常的な突然の変化に対処する能力に関して、いくつかの懸念が高まっています。
一つの大きな問題は、パンデミック時の救急車の派遣と制御の管理である。
本研究は,2014年4月から2020年8月にかけて,名古屋市における救急搬送データの記録を分析した。
全国的に宣言された緊急事態(SoE)を含む、パンデミック中のデータで重要な変化が観察されました。
そこで本研究では,SoEにおける緊急救急搬送回数(EAD)を推定するために,繰り返しニューラルネットワークに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
データの融合は、環境要因、携帯電話ユーザーのローカリゼーションデータ、およびEADの過去の歴史を含むため、知識の発見とより良いリソース管理のための一般的なフレームワークを提供します。
その結果, パンデミックなどの不確実性が高い時期におけるEAD要件の現実世界推定において, トレーニングデータのブレンドを効率的に利用できることが示唆された。
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