京都立花大學和日立製作所開始聯合研究一個系統，該系統使用人工智能來支持接到 119 電話的調度員判斷傷者和病人的緊急程度。
由於社會老齡化，緊急出動的數量不斷增加。 由於從撥打119到到達現場、到達醫院需要時間，而且到達現場的時間被推遲，因此有人擔心生存率會下降。因此，消防廳在撥打119時，會適當判斷緊急出動的必要性，並根據緊急程度，建議使用全國的“緊急救援中心（#7119）” 。然而，由於區分低緊急情況和預測疾病名稱並不容易，因此不能說它已經足夠廣泛。
因此，京都立花大學和日立製作所與豐中市消防局合作，利用了119電話的內容。 我們將利用人工智能構建預測模型，並致力於研究和開發一個系統，該系統可以根據報告時聽到的年齡、性別、症狀和病史等內容實時預測緊急程度和疾病名稱。
京都立花大學多年來一直在通信指揮教育和緊急救生領域開展提高緊急判斷協議準確性的研究。這次，不僅收集城市地區的數據，還將收集農村地區的數據。日立公司利用其專有的“可解釋人工智能”來支持通信指揮官的判斷，同時提供預測依據。
系統開發完成後，我們將通過AI的判斷結果與目的地的診斷結果進行對比，共同驗證系統的準確性和實用性。此外，我們計劃通過讓AI學習系統預測的緊急程度和疾病名稱以及救護隊和目的地醫院的診斷等判斷內容，不斷提高系統的準確性。
