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CLIENT CASE STUDY


佐賀県救急 搬送プロセス: 命を救う アナリテイクス

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概要

 
緊急時には、適切な救助を適切な場所に適切なタイミングで派遣できるか否かが、文字通り生死を分けます。誤った情報の伝達は、救急隊や医師の動きを妨げ、深刻な結果を引き起こしかねません。アクセンチュアは、佐賀県における救急隊と医療機関との連携の改善に取り組みました。佐賀県で保有している救急搬送データに人工知能や機械学習を用いることにより、緊急時の救急スタッフ派遣を高度化し、搬送先の医療機関において受け入れ困難となる数を40%削減し、平均搬送時間を1.3分短縮できる可能性を示しました。これは、アナリティクスはビジネスを大きく変えるだけでなく、人の命をも救うものであることを示しています。

佐賀県では、厳しい予算や医療スタッフの不足、高齢化などいくつもの課題に直面しています。また日本の医療システムでは受け入れが困難な場合、緊急搬送患者を断ることが認められているため、患者を迅速にかつ適切な医療機関に運ぶことが極めて重要です。しかし現状の救急対応システムでは、救急隊の有する勘と経験に頼って患者の搬送ルートを判断せざるを得ない状況でした。このため、受け入れ可能な医療機関を探し出すために、いくつもの医療機関に問合せをする必要がありました。また、必要な情報を関係機関者全員が効率的に把握することも困難な状況だったため、一本化したシステムによってデータを収集し、共有する手段が必要とされていました。


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アクセンチュアの支援

アクセンチュアのミッションはただ一つ、緊急搬送患者を適切な医療機関に迅速に搬送できるようにすること。これまでは、救急電話を受けてから患者を医療機関に搬送する一連の活動は、それぞれの機関でデータを入力・管理する複雑なプロセスで行われていました。このため、バラバラなデータを処理しなければならず、最適な救急搬送先を検出することは非常に難易度の高いものでした。改善のためには、患者の場所や傷病の状況、専門医師の対応可否、最適な搬送ルートの検索まで、あらゆる情報をリアルタイムで取得することが求められていました。さらに、プロセス全体の効率化にあたっては、これらの要素が果たすそれぞれの役割を把握する必要がありました。一刻を争う救急の場面においては、わずかな改善でも大きな効果をもたらすからです。

 

 

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アクセンチュアはリキッド・ワークフォースを活用し、米国と日本から最適な人材を集め、IT技術を活用することで地域の垣根を越えた専門家によるチームを結成しました。このグローバルなチームは、佐賀県の救急車に配備されたiPadから収集された15万件の搬送データを分析しました。さらに医療機関が入力した膨大なデータと組み合わせ、人工知能と機械学習を用いて分析を行った結果、自治体、医療機関、および救急隊との間の連携を改善する新たな可能性を発見しました。緊急患者の受け入れ困難となる数が40%削減され、平均搬送時間は1.3分短縮できる可能性が示されたのです。人命救助においては、わずか数秒の時間短縮であっても重要な意味をもちます。

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結果

 
今佐賀県では、データサイエンスの力によって、医師・救急隊・佐賀県職員が協力して、より高度化された救急プロセスの実現に向けて取り組んでいます。さらに佐賀県はデータに基づいた政策作りやデータサイエンス人材の育成を加速化させています。

 

本プロジェクトは、2016年11月に日本政府から、「地方公共団体における統計利用活用表彰」において総務大臣賞を受賞しました。データを活用したアプローチによって緊急搬送の高度化の可能性を示し、人々の暮らしの改善につながったことが成果として高く評価されたためです。アナリティクスはビジネスを変えるだけでなく、人の命を救うものでもあるのです。

 

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