生成AIを活用した救急電話相談・救急現場
緊急度判定支援システム
Sharp 4A Project

Sharp 4A Projectは、生成AIを活用した救急電話相談、ならびに救急現場における緊急度判定支援システムの研究開発プロジェクトです。 「4A」とは、AI Assisted Acuity Assessment──すなわち「AI支援による緊急度判定」を意味し、AIが医療従者による救急現場や電話相談の緊急度判断を支援する新しい仕組みを目指しています。

最新情報

研究の概要

本研究は、生成AI（LLM）を中核とする緊急度判定支援エンジンを構築し、電話相談・救急現場・院内ERのあらゆる入口を横断して初動判断を一貫支援する基盤技術を確立する。方針は「①環境非依存のエンジンを先に作る→②利用シーン別のインターフェースを後から最適化する」。音声・テキスト・ロボティクス・通報アプリ等の多様なI/Fに適応し、プレホスピタルから院内までの情報をプッシュ型で集約・提示、業務の重複入力と中断（interruptions）を減らし、判断負荷を可視化・縮減する。IoT/RFIDでバイタル・移動履歴・機器使用などを自動取得し、RAGにより根拠を伴うAI出力を実現。救急専門医の継続的フィードバックで運用下での性能を段階的に改善し、地域・規模を問わず展開可能な社会実装の実証ラインを築く。

心停止の例に象徴されるように、救急は1分の遅れが転帰を左右する領域である。本研究は、AIとIoTで初動情報を一元化・即時共有し、119の入口からERまでの判断遅延と連絡ロスを縮減することで、実測的に搬送選定の適合率向上、処置着手時間短縮、インシデント減少を目指す。また、重症度に応じた適正利用（民間救急・介護タクシー等の代替手段提示）を後押しし、需給の不整合を緩和。さらに、救急現場×医療機関を横断するデータ連携モデルを提示し、地域格差の是正と持続可能な救急体制に貢献する。最終的には、どこで倒れても同等水準の支援が受けられる人×AI協働の救命プラットフォームを社会基盤化し、安心・安全と医療者の働き方改革を同時に実現する。

本プロジェクトの本質的な意義

• まず使用する環境を問わずエンジンを作る
• 次にインターフェースを検討する
  • 電話、ロボット、音声、、、

Large Language Model (LLM=生成AI）へのデータ読み込みに際して

• 当該領域における有識者（救急医学に基づく緊急度判定プロトコル策定に係る研究者）による直接的な検証のプロセスを踏む
• ICL（In-Context Learning：AIに学習を指示する方法の総称）の中に以下を加える
  • 読み込み材料の選択と提示：適切な材料使用の指示→プレプロンプトの実施（緊急度判定プロトコルVersion 3をベースとする）
  • 検証を可能にするために、AIの返した結果の根拠がたどれる仕組み（RAG：Retrieval augmented generation）を準備
  • 救急専門医師による随時の挙動変更指示

成果物の運用の検討