東京科学大学と連携し頭部外傷患者の救急搬送前AIトリアージシステム実証実験を開始しました

国家戦略特区に指定されている加賀市、加賀市医療センター、加賀市消防本部と協働し、令和7年12月15日から「救急医療における搬送前AIトリアージシステム」の実証実験を開始しました。

1. 現場でのデータ収集
   救急隊員が事故現場で確認できる情報（年齢、意識レベル、血圧、瞳孔の状態など）をタブレットに入力します。
2. AI（XGBoost）による分析
   開発された機械学習モデルが、蓄積された膨大なデータに基づき「頭蓋内出血の有無」を即座に予測。感度・特異度ともに約75%という高い精度で判定します。
3. 最適な搬送先の選択
   Webアプリが重症化リスクを提示。病院に到着してから診断を待つのではなく、現場の段階で「最初から高度な治療ができる病院」への搬送を決定できます。

このシステムは、病院到着前の「情報の空白」をAIで埋めることで、一分一秒を争う救急医療の現場において「防ぎ得た外傷死」や後遺症を減らす大きな一歩となります。

日本では年間約30万人が頭部外傷を負っており、特に若者の主要な死因となっています。 

現在、外傷診療の進歩で救命率は上がっていますが、重症の頭部外傷に限ると、死亡や重い後遺症は依然として減っていません。

その主な理由は2つあります。

1. 時間との戦い： 治療が遅れると致命的になるが、適切な病院への搬送に時間がかかっている。
2. 変化する病状： 最初は軽症に見えても、移動中に急激に悪化し、転院が必要になるケースがある。

解決の鍵：
病院に到着してから診断するのではなく、事故現場の状況から「将来重症化するか」を即座に予測することが重要です。

搬送前に重症度を見極め、最初から高度な治療ができる病院へ運ぶことができれば、より多くの命と未来を救うことが可能になります。

詳細は下記リンクをご確認ください。