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気象データと暦情報から院外心停止発症リスクを予測＜国立循環器病研究センター＞
国立循環器病研究センターは5月18日、気象観測データと暦データを基にした院外心停止発症予測モデルを世界で初めて作成したと発表した。総務省消防庁によるウツタイン様式救急蘇生統計データとWeather CoMpany社の高解像度気象データから、1日あたりの心停止発症数を予測する機械学習モデルを作成。気象データのみ使用したモデル、暦データのみを使用したモデルおよび気象と暦データを組み合わせたモデルを作成。予測精度をそれぞれ評価した。結果、気象と暦データを組み合わせたモデルは、他モデルと比較し最も精度が高いことが確認されたという。同センターでは、将来的には、循環器病患者に対し院外心停止発症リスクの高い日の情報を事前に提供することで、実際に心停止発症を減らすことができるかを検証したい意向を示している。
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