(57)【要約】【課題】気象条件に応じて病気が発生しやすいエリアの予測精度を高め、患者の搬送手段を効率よく行うことを可能とする搬送管理システム及び搬送管理方法を提供すること。【解決手段】搬送管理システム１は、搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置２、病気予測装置４、搬送管理装置５を含む。病気予測装置４は、各気象計測装置２が計測した気象データを取得する気象データ取得部２１、取得した気象データを利用して、気象を予測する気象予測部２２、気象の予測結果を気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測情報生成部２３を含む。搬送管理装置５は、病気予測情報を取得する病気予測情報取得部５１、取得した病気予測情報を利用して、搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測部５２を含む。【選択図】図６
2013092930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の搬送手段の搬送状況を管理することができる搬送管理システムであって、
搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、
前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを利用して、病気の発生を予測する病気予測装置と、
前記搬送手段の搬送状況を管理する搬送管理装置と、を含み、
前記病気予測装置は、
前記気象データを取得する気象データ取得部と、
前記気象データ取得部が取得した気象データを利用して、気象を予測する気象予測部と、
前記気象予測部の予測結果を、気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測情報生成部と、を含み、
前記搬送管理装置は、
前記病気予測装置が生成した前記病気予測情報を取得する病気予測情報取得部と、
前記病気予測情報取得部が取得した前記病気予測情報を利用して、前記搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測部と、を含む、搬送管理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記搬送管理装置は、
前記搬送予測部が、
前記病気予測情報を利用して、前記エリアにおいて確保すべき前記搬送手段の台数をさらに予測する、搬送管理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記搬送管理装置は、
前記搬送予測部が、
前記病気予測情報を過去の患者の搬送実績の統計情報と照合し、前記エリアにおいて確保すべき前記搬送手段の台数を予測する、搬送管理システム。
【請求項４】
請求項２又は３において、
前記搬送管理装置は、
前記搬送予測部が、
前記搬送手段を保有する施設の所在地の情報及び当該施設における前記搬送手段の保有台数の情報を利用して、前記搬送手段を保有する施設毎に確保すべき前記搬送手段の台数を算出する、搬送管理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項において、
前記搬送管理装置は、
患者の搬送要請があった場合、当該患者の現在地の情報及び前記搬送手段を保有する施設毎の所在地の情報を利用して、搬送を指示する施設を選択し、当該選択した施設に対して前記搬送手段による搬送を指示する搬送指示情報を生成する搬送指示情報生成部をさらに含み、前記選択した施設の情報端末に前記搬送指示情報を送信する、搬送管理システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項において、
前記搬送管理装置は、
道路の渋滞情報を取得し、当該渋滞情報を医療施設の所在地の情報とともに表示部に表示する、搬送管理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項において、
前記複数の気象計測装置の各々は、気圧センサーを備え、
前記病気予測装置は、
前記気象予測部が、
前記気象データ取得部が取得した気象データに含まれる気圧データから得られる気圧変化の情報を利用して所与の気象変動が発生するか否かを判定し、判定結果に基づいて気象を予測する、搬送管理システム。
【請求項８】
患者の搬送手段の搬送状況を管理する搬送管理方法であって、
搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得ステップと、
前記気象データ取得ステップで取得した気象データを利用して、気象を予測する気象予測ステップと、
前記気象予測ステップでの予測結果を、気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測情報生成ステップと、
前記病気予測情報を利用して、前記搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測ステップと、を含む、搬送管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、搬送管理システム及び搬送管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
急病の患者が発生して１１９番通報が行われると、この通報は緊急通報管理センターで受け付けられ、緊急通報管理センターから消防署へ救急車両の配車指示が行われる。そして、救急車両が患者を病院まで搬送するが、搬送時間をできるだけ短くすることが求められる。
【０００３】
特許文献１や特許文献２では、患者の搬送時間を短縮する手法が提案されている。具体的には、
特許文献１では、「緊急車両に搭載された端末から、当該端末の位置情報を含む、傷病者を受入れ可能な受入れ病院の問合せを受信する管理サーバーと、前記管理サーバーから病院が傷病者に対応可能になるまでの対応時間の問合せを受信し、当該対応時間を計算し、当該管理サーバーに送信する病院サーバーと、を備え、前記管理サーバーは、前記病院ごとに当該病院の位置情報を予め記憶する手段と、前記端末から前記受入れ病院の問合せを受信した場合に、前記病院ごとに、当該病院サーバーに前記対応時間の問合せを送信し、その応答として当該病院サーバーから前記対応時間を受信し、記憶する手段と、前記受入れ病院の問合せに含まれる前記端末の位置情報と、予め記憶された各病院の前記位置情報とに基づいて、前記病院ごとに前記緊急車両の現在位置から当該病院までの移動時間を計算し、記憶する手段と、前記病院ごとに、前記対応時間及び前記移動時間のうち、大きい方を当該病院が前記傷病者を受入れ可能になるまでの受入れ時間として記憶する手段と、各病院の前記受入れ時間のうち、最小値を特定し、当該最小値に係る前記病院を前記受入れ病院として選択し、当該病院に関する情報を前記端末に送信する手段と、を備えることを特徴とする救急病院選択システム」等が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２では、「ネットワークで救急用車両の配車を行う救急用車両の配車管理方法であって、救急通報元から送られてきた救急通報を受け付けると、前記救急通報とともに送られてきた前記救急通報元の詳細情報をもとに救急用車両の前記救急通報元への出動を指示し、前記救急用車両が搭載している端末へ前記救急通報元の詳細情報や経路情報を送り、前記救急通報元へ前記救急用車両を配車する、ことを特徴とする救急用車両の配車管理方法」等が提案されている。
【０００５】
これらの手法によれば、患者の搬送時間を短縮することが可能であるが、配車可能な救急車両が患者の近くになければ、高い効果は得られない。すなわち、病気の発生を予測し、救急車両の配車を効率よく行うことが望まれる。
【０００６】
ところで、気象条件がトリガーとなって発生すると考えられる病気が知られている。片頭痛、乾燥肌、うつ病、リュウマチ、脳梗塞、脳出血、心筋梗塞などの健康および精神的な病気の原因は様々な要因が重なり合って発生するものであり、それら病気の原因の一つとして気象条件が挙げられている。これらの病気がどのような気象条件の時に発生するかを正確に予想することは難しいと言われている。その難しい予報の１つとして、広島県医師会と日本気象協会が共同して、全国に先駆けて「心筋梗塞・脳卒中予報」を提供している。広島県の過去の救急搬送のデータから、一日の平均気温が６度未満になると、６度以上の時より心筋梗塞の患者の搬送患者が増えることがわかった。これに加え、平均気圧が、１０１３へクトパスカル未満だとより搬送患者が多くなった。また、気温、気圧に関わらず、寒冷前線が通過する時なども患者が多かった。こうした結果から、心筋梗塞では３段階で、県を北部、南部に２分して危険度を予報している。
【０００７】
この他にも、気象情報に基づいて病気の発生を予想する手法として以下に示すようなものが提案されている。
【０００８】
特許文献３では、「インターネットを介して気象情報をユーザーに提供する気象情報の提供方法であって、ＷＷＷサーバーもしくはクライアント端末は、ユーザー固有のソフトウェアプロセスを備え、上記ユーザー固有のソフトウェアプロセスは、ユーザーの要求に応じて、ユーザー属性に基づいて気象情報を収集・監視・加工しユーザーに提供することを特徴とする気象情報の提供方法」等が提案されている。特に、「００３７」段落には、「また、気象は、いろいろな分野と密接にかかわっており、防災業務以外でも、さまざまな分野に、気象情報を積極的に活用していこう、という、動きが、民間気象会社を中心に出てきている。その１つが「医療と気象」であり、主に、民間気象会社の人間によるサービス提供が行われている。例えば、低気圧の接近してくる時には、腰痛などの疾病が発生しやすいことが知られている。また、２月から４月にかけ、気温が高く、風が強い日には、空気中の花粉量が増大し、花粉症の症状が悪化することが知られている。また、９月〜１０月にかけ気温が急激に低くなる日には、喘息の発作が起きやすくなることが知られている。」と記載されている。
【０００９】
特許文献４では、「健康管理委託会員と管理センターと医療機関の三者間において、公衆回線、専用回線、ＣＡＴＶ回線などを利用して双方向映像・音声・データ通信機能を具備したコンピュータネットワークシステムを構築し、端末器を介して入力・送信される会員の日々の健康データをサービスセンターと医療機関の端末器に表示させて監視するとともに会員の個別データベースとして蓄積し、逐次健康・医療アドバイスを遂行するとともに、体の機能に影響を与える気象因子を説明変数、疾病発生を目的変数として数量化理論II類に基づく多変量解析を行って気象と疾病発生予測との相関関係を明らかにしたモデル判別式を作成し、気象変化の予想とともに疾病発生確立を予測して疾病発生の予防を図ることを特徴とする在宅健康管理システム」等が提案されている。特に、「００３６」段落には、「管理センターＣＳには各種情報の入出力を行うとともに会員ＨＭから送られてくる日々の健康データを監視する端末器、当該日々の健康データをデータベース化して蓄えるサーバー、日々の健康データとデータベース内データを比較して異常の有無を判断する演算処理装置、刻々と変化する気象データの精細情報を取得する端末器、取得した気象データを蓄える気象データベースサーバー、気象状況と健康データとの相関関係に基いて疾病の発生確率を予測し、データベース化した気象−疾病データベースなどが設置されている。」と記載されている。
【００１０】
特許文献５では、「利用者個人についての医学気象予報情報を配信する医学気象予報配信システムであって、入力される気象情報及び入力される医学情報並びに前記利用者についての健康状態等の身体的特徴を示す個人データに基づいた、個人ごとの医学気象予報情報を配信することを特徴とする医学気象予報配信システム」等が提案されている。
【００１１】
特許文献６では、「ネットワークを介して接続された移動端末と解析センターとを含み、前記移動端末を保持するユーザーの疾患の罹患可能性を判断する診断支援システムであって、前記移動端末は、前記ユーザーから採取した試料中に前記疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分が存在するか否かを検出する検出部と、前記検出部による検出結果をユーザーの症状を示す症状データとして前記解析センターに送信する送信処理部と、を含み、前記解析センターは、前記症状データを、前記移動端末から前記症状データが送信されたときの前記移動端末の位置に対応付けて取得するデータ取得部と、前記症状データと前記疾患の罹患者に発生する特徴を示す参照パラメーターとに基づき、前記ユーザーが前記疾患に罹患している罹患可能性を計算する罹患可能性計算部と、複数の前記ユーザーの前記罹患可能性と対応する前記位置とに基づき、エリア毎に前記疾患の罹患者の存在状況を推定する推定処理部と、を含むことを特徴とする診断支援システム」等が提案されている。
【００１２】
特許文献７では、「環境変化や流行病の傾向を表わす環境因子を取得する環境因子取得手段と、前記取得した環境因子又は該環境因子の組み合わせを基に所定の疾病の発生を予測する疾病予測手段と、予め前記疾病の発生するリスクを有する通知対象者の群を記憶しておき、前記発生が予測された疾病の情報を受けて、該疾病の発生するリスクに対応する群を検索する通知対象者管理手段と、前記検索された群に含まれる前記通知対象者に警告を通知する警告手段とを備えることを特徴とする疾病管理装置」等が提案されている。
【００１３】
特許文献８では、「健康食品、機能性食品、機能性飲料、栄養補助食品、調味料、もしくはサプリメントなどの食品類あるいは薬剤を複数収容した収容手段と、前記収容手段のそれぞれの収容物を指示に基づいて出力する吐出部と、利用者の生体データ値を検出する生体センサーと、操作部あるいは外部から入力される利用者の行動に関するスケジュールデータを記憶するスケジュール記憶部と、前記生体センサーによって検出された前記生体データ値と、前記スケジュール記憶部に記憶された前記スケジュールデータとにより、前記収容物のそれぞれの中から適した配合を決定すると共に、前記吐出部を介して前記決定に応じた前記収容物を出力させる制御手段と、を備えたことを特徴とする配合出力装置」等が提案されている。
【００１４】
特許文献９では、「将来の疾病症状を、過去の疾病症状時系列データと、過去の環境に関する時系列データと、将来の環境予測データとの関数とみなし、前記データが得られるごとに、前記関数に含まれる係数を推定し、疾病症状の予測式を算出し、最新の前記データを前記疾病症状の予測式に入力し、前記疾病症状の予測式の値により将来の疾病症状を予測し、症状に応じた対策情報を提供する、ことを特徴とする疾病対策支援方法」等が提案されている。
【００１５】
特許文献１０では、「ネギ栽培圃場ごとに計測された気温とネギ葉面の濡れとに基づき予測モデルを用いて、降水量と風速データを参考にネギに感染した日、およびその発病の急増日を予測する方法」等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２０１１−０４８７７５号公報
【特許文献２】特開２００１−３２５６８９号公報
【特許文献３】特開２００２−２５１４８４号公報
【特許文献４】特開２００１−０６７４０３号公報
【特許文献５】特開２００２−３１１１５８号公報
【特許文献６】再公表ＷＯ２００４／０９８４０２号公報
【特許文献７】特開２００８−１６５７１６号公報
【特許文献８】特開２００８−２３７７１８号公報
【特許文献９】特開２００５−０６３２１８号公報
【特許文献１０】特開２００８−１２５４９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかしながら、県を２分した予報では、特に注意すべき時間帯、地域が、わかりづらいという問題がある。また、特許文献３乃至１０の手法では、一般的な広域の気象情報を使用して病気の予測を行うため、病気が発生しやすいエリアや時間の予測精度が粗いという問題がある。従って、これらの手法により、病気の発生を正確に予測し、救急車両による効率の良い患者の搬送を実現することは難しい。
【００１８】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明のいくつかの態様によれば、気象条件に応じて病気が発生しやすいエリアの予測精度を高め、患者の搬送を効率よく行うことを可能とする搬送管理システム及び搬送管理方法を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は前述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様または適用例として実現することが可能である。
【００２０】
［適用例１］
本適用例に係る搬送管理システムは、患者の搬送手段の搬送状況を管理することができる搬送管理システムであって、搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを利用して、病気の発生を予測する病気予測装置と、前記搬送手段の搬送状況を管理する搬送管理装置と、を含み、前記病気予測装置は、前記気象データを取得する気象データ取得部と、前記気象データ取得部が取得した気象データを利用して、気象を予測する気象予測部と、前記気象予測部の予測結果を、気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測情報生成部と、を含み、前記搬送管理装置は、前記病気予測装置が生成した前記病気予測情報を取得する病気予測情報取得部と、前記病気予測情報取得部が取得した前記病気予測情報を利用して、前記搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測部と、を含む。
【００２１】
この搬送管理システムによれば、搬送管理の対象地域に複数の気象計測装置を分散して配置し、各気象計測装置が計測する気象データを取得することで、広域的な気象情報と比較して、より狭いエリア毎の詳細な気象情報が得られる。そして、このエリア毎の詳細な気象情報を用いて気象に関係する病気の発生を予測するので、気象条件に応じて病気が発生しやすいエリアの予測精度を高めることができる。さらに、この精度の高い予測に基づき、患者の搬送手段を優先して確保すべきエリアを精度よく予測することができる。搬送管理者は、この予測を参考にして搬送手段を保有する施設に連絡し、あらかじめ必要な台数の搬送手段を確保しておくことで、患者の搬送要請があった場合に患者の搬送手段を効率よく行うことができる。
【００２２】
［適用例２］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記搬送管理装置は、前記搬送予測部が、前記病気予測情報を利用して、前記エリアにおいて確保すべき前記搬送手段の台数をさらに予測するようにしてもよい。
【００２３】
搬送管理者は、この確保すべき搬送手段の台数の情報を参考にして、搬送手段を保有する施設に連絡し、あらかじめ必要な台数の搬送手段を確保することができる。
【００２４】
［適用例３］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記搬送管理装置は、前記搬送予測部が、前記病気予測情報を過去の患者の搬送実績の統計情報と照合し、前記エリアにおいて確保すべき前記搬送手段の台数を予測するようにしてもよい。
【００２５】
このようにすれば、確保すべき搬送手段の台数の予測精度を高めることができる。
【００２６】
［適用例４］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記搬送管理装置は、前記搬送予測部が、前記搬送手段を保有する施設の所在地の情報及び当該施設における前記搬送手段の保有台数の情報を利用して、前記搬送手段を保有する施設毎に確保すべき前記搬送手段の台数を算出するようにしてもよい。
【００２７】
搬送管理者は、この施設毎に確保すべき搬送手段の台数の情報を参考にして、手間を軽減しながら、必要な台数の搬送手段を効率よく確保することができる。
【００２８】
［適用例５］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記搬送管理装置は、患者の搬送要請があった場合、当該患者の現在地の情報及び前記搬送手段を保有する施設毎の所在地の情報を利用して、搬送を指示する施設を選択し、当該選択した施設に対して前記搬送手段による搬送を指示する搬送指示情報を生成する搬送指示情報生成部をさらに含み、前記選択した施設の情報端末に前記搬送指示情報を送信するようにしてもよい。
【００２９】
このようにすれば、患者の搬送要請があった場合に、効率的な搬送を自動化することができる。
【００３０】
また、前記搬送指示情報生成部は、患者の現在地の情報と医療施設の所在地の情報とに基づいて患者の搬送先の医療施設を選択し、当該搬送先の医療施設の情報を含む前記搬送指示情報を生成するようにしてもよい。
【００３１】
さらに、前記搬送管理装置は、道路の渋滞情報を取得し、前記搬送指示情報生成部が、前記渋滞情報に基づいて患者の搬送ルートを選択し、選択した搬送ルートの情報を含む前記搬送指示情報を生成するようにしてもよい。
【００３２】
［適用例６］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記搬送管理装置は、道路の渋滞情報を取得し、当該渋滞情報を医療施設の所在地の情報とともに表示部に表示するようにしてもよい。
【００３３】
このようにすれば、搬送管理者は、渋滞の状況をリアルタイムに監視しながら適切な搬送ルートを選択し、適切な搬送指示を行うことができる。
【００３４】
［適用例７］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記複数の気象計測装置の各々は、気圧センサーを備え、前記病気予測装置は、前記気象予測部が、前記気象データ取得部が取得した気象データに含まれる気圧データから得られる気圧変化の情報を利用して所与の気象変動が発生するか否かを判定し、判定結果に基づいて気象を予測するようにしてもよい。
【００３５】
このようにすれば、局地的な気象変動を考慮したより正確な気象予測を行うことができるので、効率のよい搬送管理を行うことができる。
【００３６】
［適用例８］
本適用例に係る搬送管理方法は、患者の搬送手段の搬送状況を管理する搬送管理方法であって、搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置の各々から気象データを取得する気象データ取得ステップと、前記気象データ取得ステップで取得した気象データを利用して、気象を予測する気象予測ステップと、前記気象予測ステップでの予測結果を、気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測情報生成ステップと、前記病気予測情報を利用して、前記搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測ステップと、を含む。
【００３７】
［適用例９］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記気象計測装置は、前記気圧センサーが、気圧に応じて共振周波数を変化させる感圧素子を有し、当該感圧素子の振動周波数に応じた気圧データを出力するようにしてもよい。
【００３８】
一般に気象観測に用いられる気圧計の分解能はｈＰａオーダーであるのに対して、周波数変化型の気圧センサーは、感圧素子の振動周波数を高い周波数のクロック信号で計測することで比較的容易にＰａオーダーの測定分解能を得ることができる。また、周波数変化型の気圧センサーは、気圧がゆっくり変化しているのか、あるいは急激に変化しているのか、気圧の変動量(気圧の変化具合)を高精度に検出することができる。そして、高分解能な周波数変化型の気圧センサーを用いることで短時間におけるわずかな気圧の変化を捉えて、局地的に発生して短時間に消滅する気象変動を予測するために有効な情報を提供することができる。この情報を解析することで、気象変動を精度よく予測することができる。
【００３９】
［適用例１０］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記気象計測装置は、前記感圧素子が、双音叉圧電振動子であるようにしてもよい。
【００４０】
感圧素子として双音叉圧電振動子を用いることで、より高い分解能の気圧センサーを実現することができる。
【００４１】
［適用例１１］
上記適用例に係る搬送管理システムにおいて、前記病気予測装置は、前記気象予測部が、前記気象データ取得部が取得した気象データに含まれる気圧データから得られる気圧傾度の変化の情報に基づいて気象を予測するようにしてもよい。
【００４２】
気圧傾度は２点間の気圧差に相当し、気圧傾度と風向・風速の間には相関があるので、気圧傾度の変化の情報から概略的な風向・風速を知ることができる。また、気圧傾度の変化から、局地的な気象変動を引き起こす局地的な低気圧の移動速度や移動方向を推測することができる。従って、気圧変化の情報と合わせて気圧傾度の変化の情報を利用することで、気象予測の精度を高めることが期待できる。
【００４３】
［適用例１２］
本適用例に係るプログラムは、患者の搬送手段の搬送管理の対象地域に分散して配置される複数の気象計測装置と、前記複数の気象計測装置の各々が計測した気象データを取得し、取得した気象データを利用して、気象を予測し、当該気象の予測結果を、気象条件と病気との対応情報と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報を生成する病気予測装置と、前記搬送手段の搬送状況を管理する搬送管理装置と、を含む、搬送管理システムの前記搬送管理装置において実行可能なプログラムであって、コンピューターを、前記病気予測装置が生成した前記病気予測情報を取得する病気予測情報取得部と、前記病気予測情報取得部が取得した前記病気予測情報を利用して、前記搬送手段を優先して確保すべきエリアを予測する搬送予測部として機能させる。
【００４４】
［適用例１３］
本適用例に係る記録媒体は、上記適用例に係るプログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】分散配置された気象計測装置の一例を示す図。
【図２】本実施形態の搬送管理システムの構成例を示す図。
【図３】気象計測装置の構成例を示す図。
【図４】病気予測装置の構成例を示す図。
【図５】気象条件・病気対応情報の一例を示す図。
【図６】搬送管理装置の構成例を示す図。
【図７】救急車両保有施設情報の一例を示す図。
【図８】医療施設情報の一例を示す図。
【図９】病気予測装置の処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１０】病気予測情報の一例を示す図。
【図１１】病気予測の画像の一例を示す図。
【図１２】搬送管理装置の処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１３】搬送管理装置の表示画像の一例を示す図。
【図１４】気圧センサーの構成例を示す図。
【図１５】圧力センサー素子の断面の模式図。
【図１６】圧力センサー素子の断面の模式図。
【図１７】振動片およびダイヤフラムを模式的に示す下面図。
【図１８】気象変動判定テーブルの一例を示す図。
【図１９】第２実施形態における病気予測装置の処理のフローチャートの一例を示す図。
【図２０】第３実施形態の搬送管理システムの構成例を示す図。
【図２１】第３実施形態における搬送管理装置の構成例を示す図。
【図２２】第３実施形態における搬送管理装置の処理のフローチャートの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００４７】
１．第１実施形態
１−１．搬送管理システムの概要
本実施形態の搬送管理システムは、搬送管理の対象地域に分散して配置された多数の気象計測装置がそれぞれ計測する気象データから気象状況の推移を時間的にもエリア的にも精度よく予測し、気象の予測結果から、気象条件と相関があると考えられる病気の各々の危険度をエリア毎に予測する。そして、このエリア毎に予測した病気別の危険度の情報に基づいて、危険度の高いエリア（すなわち、救急搬送の要請が多発することが想定されるエリア）に救急車両を優先的に配車できる体制を整えておくことで、想定エリアで救急搬送の要請があった場合に、効率よく確実に患者を搬送することができる。
【００４８】
図１に示すように、本実施形態では、搬送管理の対象地域に、多数の気象計測装置２（白抜きの丸で表示）が碁盤目状に分散配置され、各気象計測装置２をノードとする観測メッシュが形成される。ただし、搬送管理の対象地域に複数の気象計測装置２が分散配置されていればよく、碁盤目状に配置されていなくてもよい。気象計測装置２は、例えば、ビルや家屋等の建物（不図示）などに配置される。
【００４９】
本実施形態における観測メッシュでは、４つのノードによって１つの矩形状のエリアが形成されている。各エリアの１辺の長さ（ノード間の距離）は、気象計測装置２を分散配置する地域の気候やその他の状況を考慮して、十分な精度で気象の予測が可能な値（例えば、数百ｍ〜数ｋｍ程度）に設定される。この観測メッシュの１つのエリアは、アメダス（ＡＭｅＤＡＳ：「Automated Meteorological Data Acquisition System」）と呼ばれる地域気象観測システムにおける観測メッシュの１区画（約２１ｋｍ×２１ｋｍ）と比べて十分に小さいものとなっており、アメダス（ＡＭｅＤＡＳ）では観測できない局地的な気象変動を捉えることを可能とする。
【００５０】
ノード間の距離は一定でなくてもよく、例えば、気象計測装置２は、携帯電話等の基地局、コンビニエンスストア、スマートグリッドの電気メーターなどに設置されていてもよい。なお、図１では、便宜上、区画の境界線を破線で表示しているが、実際にはこのような境界線を表示する必要はない。
【００５１】
各気象計測装置２は、一定周期で各地点の気象を計測し、計測した気象データを不図示の病気予測装置に送信する。病気予測装置は、各気象計測装置２からの気象データを受信し、受信した気象データに基づいて気象状況の推移を予測し、気象の予測結果を、過去の統計データから抽出された気象条件と病気の発生との対応情報（気象条件・病気対応情報）と照合することで、エリア毎に病気別の危険度を精度よく予測する。病気予測装置は、気象計測装置２が分散配置された地域内又は当該地域外のいずれに設置されていてもよい。例えば、インターネット等の通信ネットワークに接続されたサーバーを病気予測装置としてもよい。
【００５２】
そして、病気予測装置が予測したエリア毎の病気別の危険度の情報は、救急車両による搬送を管理する搬送管理センター（例えば、１１９番通報を受け付ける緊急通報管理センター）に設置された搬送管理装置に送信され、救急要請が増加すると予測されるエリアの情報が、救急車両を保有する施設（以下、「救急車両保有施設」という）の位置や救急要請に備えて各救急車両保有施設が確保すべき救急車両の台数等の情報とともに地図画像にマッピングされて搬送管理装置のモニターに表示される。また、医療施設の位置や診療科等の情報も地図画像にマッピングされて搬送管理装置のモニターに表示される。
【００５３】
搬送管理者は、搬送管理装置のモニターに表示された情報を参考にして、救急車両保有施設や医療施設に適切な指示を行うことができる。
【００５４】
１−２．搬送管理システムの構成
図２は、本実施形態の搬送管理システムの構成例を示す図である。本実施形態の搬送管理システムは、図２の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【００５５】
図２に示すように、本実施形態の搬送管理システム１は、複数の気象計測装置２、病気予測装置４、搬送管理装置５を含む。
【００５６】
各気象計測装置２は、各地点の気象をリアルタイムに計測し、計測した気象データを、通信ネットワーク３（インターネットやＬＡＮ等）を介して病気予測装置４（サーバー）に送信する。
【００５７】
病気予測装置４は、通信ネットワーク３を介して、各気象計測装置２から気象データを受信し、気象条件を加味したエリア毎の病気別の危険度を予測する。このエリア毎の病気別の危険度の情報は、通信ネットワーク３を介して搬送管理装置５に送られ、搬送管理装置５の表示部にリアルタイムに表示される。
【００５８】
［気象計測装置の構成］
図３は、図２の気象計測装置２の構成例を示す図である。図３に示すように、本実施形態では、各気象計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２を備える。ただし、気象計測装置２は、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２の一部を備えていなくてもよいし、逆に、他のセンサー（例えば、風速センサー等）を備えていてもよい。
【００５９】
気象計測装置２は、例えば秒オーダーあるいは分オーダーの周期でリアルタイムに気象を計測し、気圧センサー１０、温度センサー１１、湿度センサー１２により計測された気象データ（気圧データ、温度データ、湿度データ）は、送信部１４により病気予測装置４に送信される。
【００６０】
［病気予測装置の構成］
図４は、図２の病気予測装置４の構成例を示す図である。図４に示すように、本実施形態では、病気予測装置４は、処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）２０、操作部３０、通信部３２、記憶部３４、記録媒体３６、表示部３８を含んで構成されている。本実施形態の病気予測装置は、図４の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【００６１】
操作部３０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、操作部３０の操作に応じた操作信号を処理部（ＣＰＵ）２０に出力する。
【００６２】
表示部３８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成される表示装置であり、処理部（ＣＰＵ）２０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。
【００６３】
記憶部３４は、処理部（ＣＰＵ）２０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部３４は、処理部（ＣＰＵ）２０の作業領域として用いられ、記録媒体３６から読み出されたプログラムやデータ、通信部３２を介して受信したデータや処理部（ＣＰＵ）２０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。
【００６４】
処理部（ＣＰＵ）２０は、記憶部３４や記録媒体３６に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。例えば、処理部（ＣＰＵ）２０は、操作部３０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部３８に各種の情報を表示させる処理、通信部３２を介してデータを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）２０は、通信部３２を介した各気象計測装置２や搬送管理装置５とのデータ通信を制御する処理等を行う。
【００６５】
特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）２０は、気象データ取得部２１、気象予測部２２、病気予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、これらの一部の構成（要素）を省略したり、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。
【００６６】
気象データ取得部２１は、通信部３２から送られてくる気象データ（複数の気象計測装置２が計測した気象データ）を、気象計測装置２の識別ＩＤと対応づけて継続して取得する処理を行う。具体的には、気象データ取得部２１は、各気象データを受け取り、受け取った各気象データを気象計測装置２毎に割り当てられた識別ＩＤと対応づけて順番に記憶部３４に保存する。
【００６７】
気象予測部２２は、気象データ取得部２１が取得した気象データに基づいて、気象を予測する処理を行う。
【００６８】
病気予測情報生成部２３は、気象予測部２２の予測結果を、気象条件と病気との対応情報（気象条件・病気対応情報）と照合し、病気別に発生する危険度を予測して病気予測情報（病気別の危険度の予測情報）を生成する処理を行う。
【００６９】
通信制御部２４は、通信部３２を介する各気象計測装置２や搬送管理装置５とのデータ通信等を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、通信制御部２４は、通信部３２を介して、各気象計測装置２から気象データを受信し、病気予測情報を搬送管理装置５に送信する。
【００７０】
表示制御部２５は、表示部３８への情報の表示を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、表示制御部２５は、病気予測情報生成部が生成した病気予測情報を画像に変換して表示部３８に表示する。表示部３８に表示される画像は、操作部３０の操作に応じて選択される。
【００７１】
記録媒体３６は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）２０は、記録媒体３６に記憶されているプログラムを実行することで、気象データ取得部２１、気象予測部２２、病気予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５として機能する。あるいは、通信部３２等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続された他のサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部３４や記録媒体３６に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、気象データ取得部２１、気象予測部２２、病気予測情報生成部２３、通信制御部２４、表示制御部２５の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００７２】
なお、記録媒体３６は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。
【００７３】
本実施形態では、記憶部３４あるいは記録媒体３６には、特に、気象条件と病気の種類との対応関係を示す、気象条件・病気対応情報が記憶されている。
【００７４】
図５は、気象条件・病気対応情報の一例を示す図である。図５に示すように、気象条件・病気対応情報３００は、気象条件（３１０）及び病気の種類（３２０）の情報を含む。図５の例では、気象条件「Ａ１」と病気「Ｂ１」、気象条件「Ａ２」と病気「Ｂ２」、気象条件「Ａ３」と病気「Ｂ３」がそれぞれ対応付けられている。例えば、気象条件「Ａ１」が満たされると、病気「Ｂ１」の発生頻度が高くなることを意味する。
【００７５】
この気象条件・病気対応情報３００は、例えば、過去の発病データと発病時の気象データを統計的に分析して気象条件と病気との因果関係を抽出することにより作成される。過去の発病データとしては、病院に救急搬送された患者の診察・治療・手術に関するデータ、入院患者や通院患者の診察や治療に関するデータ、患者から定期的に取得した生体データ、患者の体調に関するアンケートの回答等を利用することができる。過去の気象データは、アメダス（ＡＭｅＤＡＳ）等から得られた、発病時の広域気象情報から計算される発病場所の気象データであってもよいし、分散配置された気象計測装置２が計測した気象データを過去の気象データとして利用してもよい。
【００７６】
なお、過去の発病データと発病時の気象データが新たに得られる毎に、気象条件・病気対応情報３００は最新の情報に更新される。
【００７７】
［搬送管理装置の構成］
図６は、図２の搬送管理装置５の構成例を示す図である。図６に示すように、本実施形態では、搬送管理装置５は、処理部（ＣＰＵ）５０、操作部６０、通信部６２、記憶部６４、記録媒体６６、表示部６８を含んで構成されている。
【００７８】
操作部６０は、操作キーやボタンスイッチ等により構成される入力装置であり、搬送管理者による操作部６０の操作に応じた操作信号を処理部（ＣＰＵ）２０に出力する。
【００７９】
表示部６８は、ＬＣＤ等により構成される表示装置であり、処理部（ＣＰＵ）５０から入力される表示信号に基づいて各種の情報を表示する。
【００８０】
記憶部６４は、処理部（ＣＰＵ）５０が各種の計算処理や制御処理を行うためのプログラムやデータ等を記憶している。また、記憶部６４は、処理部（ＣＰＵ）５０の作業領域として用いられ、記録媒体６６から読み出されたプログラムやデータ、通信部６２を介して受信したデータや処理部（ＣＰＵ）５０が各種プログラムに従って実行した演算結果等を一時的に記憶するためにも使用される。
【００８１】
処理部（ＣＰＵ）５０は、記憶部６４や記録媒体６６に記憶されているプログラムに従って、各種の計算処理や制御処理を行う。例えば、処理部（ＣＰＵ）５０は、操作部６０からの操作信号に応じた各種の処理、表示部６８に各種の情報を表示させる処理、通信部６２を介してデータを受け取って各種の計算処理を行う。また、処理部（ＣＰＵ）５０は、通信部６２を介した病気予測装置４とのデータ通信を制御する処理等を行う。
【００８２】
特に、本実施形態では、処理部（ＣＰＵ）５０は、病気予測情報取得部５１、搬送予測部５２、通信制御部５３、表示制御部５４を含む。ただし、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）５０は、これらの一部の構成（要素）を省略したり、他の構成（要素）を追加した構成としてもよい。
【００８３】
病気予測情報取得部５１は、通信部６２から送られてくる病気予測情報（病気予測装置４が生成した病気予測情報）を継続して取得する処理を行う。具体的には、病気予測情報取得部５１は、病気予測情報を受け取り、受け取った病気予測情報を順番に記憶部６４に保存する。
【００８４】
搬送予測部５２は、病気予測情報取得部５１が取得した病気予測情報に基づいて、救急車両を優先して確保すべきエリア（救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリア）と当該エリアにおいて確保すべき前記搬送車両の台数を予測する処理を行う。さらに、搬送予測部５２は、救急車両保有施設の所在地の情報及び当救急車両保有施設における救急車両の保有台数の情報（両者とも後述する救急車両保有施設情報に含まれる）に基づいて、救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数を算出する。
【００８５】
通信制御部５３は、通信部６２を介する病気予測装置４とのデータ通信等を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、通信制御部５３は、通信部６２を介して、病気予測装置４から病気予測情報を受信する。
【００８６】
表示制御部５４は、表示部６８への情報の表示を制御する処理を行う。特に、本実施形態では、表示制御部５４は、病気予測情報を画像に変換し、救急車両保有施設の位置や救急車両の保有台数の情報とともに地図画像にマッピングした画像を生成して表示部６８に表示する。表示部６８に表示される画像は、搬送管理者による操作部６０の操作に応じて選択される。
【００８７】
記録媒体６６は、コンピューター読み取り可能な記録媒体であり、特に本実施形態では、コンピューターを上記の各部として機能させるためのプログラムが記憶されている。そして、本実施形態の処理部（ＣＰＵ）５０は、記録媒体６６に記憶されているプログラムを実行することで、病気予測情報取得部５１、搬送予測部５２、通信制御部５３、表示制御部５４として機能する。あるいは、通信部６２等を介して有線又は無線の通信ネットワークに接続された他のサーバーから当該プログラムを受信し、受信したプログラムを記憶部６４や記録媒体６６に記憶して当該プログラムを実行するようにしてもよい。ただし、病気予測情報取得部５１、搬送予測部５２、通信制御部５３、表示制御部５４の少なくとも一部をハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００８８】
なお、記録媒体６６は、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、メモリー（ＲＯＭ、フラッシュメモリーなど）により実現することができる。
【００８９】
本実施形態では、記憶部６４あるいは記録媒体６６には、特に、救急車両保有施設（消防署や病院等）に関する救急車両保有施設情報と、医療施設（病院等）に関する医療施設情報が記憶されている。
【００９０】
図７は、救急車両保有施設情報の一例を示す図である。また、図８は、医療施設情報の一例を示す図である。
【００９１】
図７に示すように、救急車両保有施設情報５００は、施設ＩＤ（５１０）、名称（５２０）、所在地（５３０）及び救急車両の保有台数（５４０）の情報を含む。図７の例では、例えば、施設ＩＤがＳ１の施設は、所在地が（Ｘ１，Ｙ１）のＸＸ消防署であり、救急車両を３台保有していることを意味する。
【００９２】
図８に示すように、医療施設情報６００は、施設ＩＤ（６１０）、名称（６２０）、所在地（６３０）、種別（６４０）及び診療科（６５０）の情報を含む。図８の例では、例えば、施設ＩＤがＭ１の施設は、所在地が（ｘ１，ｙ１）のｘｘ病院であり、総合病院であり、診療科が消化器科，循環器科，・・・であることを意味する。
【００９３】
１−３．搬送管理システムの処理
［病気予測装置の処理］
図９は、病気予測装置４の処理部（ＣＰＵ）２０の処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００９４】
まず、処理部（ＣＰＵ）２０は、各気象計測装置２が計測した気象データを取得する（Ｓ１０）。この気象データより、各気象計測装置２が設置された各地点の気圧、気温、湿度等の気象の情報が得られる。
【００９５】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１０で現在までに取得した気象データの時系列に基づく現在までの各地点の気象の推移から、観測メッシュの各エリアのＴ時間後（例えば、１２時間後）までの気象の推移を予測する（Ｓ１２）。
【００９６】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、観測メッシュのエリア毎に、ステップＳ１２で得られた気象の推移の予測結果を気象条件・病気対応情報３００と照合し、Ｔ１時間後，Ｔ２時間後，・・・（例えば、１時間後，２時間後，・・・）の病気別の危険度を判定する（Ｓ１４）。
【００９７】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１４における観測メッシュのエリア毎の病気別の危険度の判定結果から、病気予測情報（予測時刻、病気の種類、危険度、エリアの対応情報）を作成する（Ｓ１６）。
【００９８】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１６で生成した病気予測情報を搬送管理装置５に送信する（Ｓ１８）。
【００９９】
そして、処理部（ＣＰＵ）２０は、病気予測処理を終了する（Ｓ２０のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ２２のＹ）、Ｓ１０〜Ｓ１８の処理を繰り返し行う。
【０１００】
図１０は、図９のステップＳ１６で作成される病気予測情報の一例を示す図である。図９に示すように、病気予測情報４００は、予測時刻（４１０）、病気の種類（４２０）、危険度（４３０）、エリア（４４０）の対応関係を示す情報である。
【０１０１】
予測時刻（４１０）は、現時刻を基準（０）とした時刻である。病気の種類（４２０）は、図５に示した気象条件・病気対応情報３００の病気の種類（３２０）と対応している。危険度（４３０）は、各病気が発生する危険度を段階的（例えば、３段階）に数値で表したものであり、例えば、危険度０は「ほとんど危険なし」、危険度１は「危険」、危険度２は「非常に危険」を意味する。エリア（４４０）は、観測メッシュの各エリアを表す。
【０１０２】
図１０の例の病気予測情報４００は、現在からＴ１時間後、病気Ａ１の危険度が０のエリアはＸ１，Ｘ６，・・・、病気Ａ１の危険度が１のエリアはＸ２，Ｘ３，・・・、病気Ａ１の危険度が２のエリアはＸ４，Ｘ５，・・・、病気Ａ２の危険度が０のエリアはＸ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，・・・、病気Ａ２の危険度が１又は２のエリアは無いことを示している。
【０１０３】
また、図１０の例の病気予測情報４００は、現在からＴ２時間後、病気Ａ１の危険度が０のエリアはＸ１，・・・、病気Ａ１の危険度が１のエリアはＸ６，・・・、病気Ａ１の危険度が２のエリアはＸ２，Ｘ３，Ｘ４，Ｘ５，・・・、病気Ａ２の危険度が０のエリアはＸ１，Ｘ２，・・・、病気Ａ２の危険度が１のエリアはＸ３，Ｘ４，・・・、病気Ａ２の危険度が２のエリアは無いことを示している。
【０１０４】
この病気予測情報４００は、病気予測装置４の表示部３８に病気予測の画像として表示されるとともに、搬送管理装置５に送信される。操作部３０の操作により予測時刻や病気の種類が選択されると、選択された予測時刻における選択された病気の危険度をエリア毎に示す病気予測の画像が表示部３８に表示される。
【０１０５】
図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）は、表示部３８に表示される病気予測の画像の一例を示す図である。図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）において、格子点が観測メッシュの各ノード（気象観測装置２の設置地点）に対応し、４つの格子点を頂点とする矩形の各々が観測メッシュの各エリアに対応している。図１１（Ａ）は現在から１時間後の画像であり、図１１（Ｂ）は現在から２時間後の画像である。図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）において、白色のエリアは選択された病気（例えば、心筋梗塞）の危険度が０（「ほとんど危険なし」）のエリアであり、網掛け模様のエリアは選択された病気の危険度が１（「危険」）のエリアであり、黒色のエリアは選択された病気の危険度が２（「非常に危険」）のエリアである。この画像を見ることで、数時間後の観測メッシュの各エリアの病気別の危険度が容易にわかる。
【０１０６】
［搬送管理装置の処理］
図１２は、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０の処理のフローチャートの一例を示す図である。
【０１０７】
まず、処理部（ＣＰＵ）５０は、病気予測装置４が生成した病気予測情報を取得する（Ｓ５０）。この病気予測情報により、観測メッシュのエリア毎の病気別の危険度の情報が得られる。
【０１０８】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ５０で取得した病気予測情報に基づいて、救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリアを特定する（Ｓ５２）。例えば、処理部（ＣＰＵ）５０は、発病した場合に救急搬送される可能性が高い病気を優先し、当該病気の危険度が閾値よりも高い観測メッシュの複数のエリアを含むエリアを、救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリアとして特定してもよい。
【０１０９】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ５２で特定したエリアにおける救急搬送に確保すべき救急車両の台数を予測する（Ｓ５４）。例えば、処理部（ＣＰＵ）５０は、救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリアのサイズや病気の危険度に応じて、確保すべき救急車両の台数を予測するようにしてもよい。
【０１１０】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ５４で予測した確保すべき救急車両の台数の予測結果と救急車両保有施設情報５００に基づいて、救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数を算出する（Ｓ５６）。例えば、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ５２で特定したエリア内にある救急車両保有施設に対しては、確保する救急車両の台数の保有台数に対する比率を高く設定し、当該エリアから離れた位置にある救急車両保有施設ほど、当該比率を低く設定し、全体としてステップＳ５４で予測した確保すべき救急車両の台数となるように、救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数を割り振るようにしてもよい。
【０１１１】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ５２で特定したエリアを含む地図、ステップＳ５４で予測した当該特定したエリアにおける救急搬送に確保すべき救急車両の台数、ステップＳ５６で算出した救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数とともに、救急車両保有施設情報５００を参照して得られる、救急車両保有施設の名称、位置、救急車両の保有台数の情報、医療施設情報６００を参照して得られる、医療施設の名称、位置、診療科の情報等を含む画像を生成し、表示部６８に表示する（Ｓ５８）。
【０１１２】
そして、処理部（ＣＰＵ）５０は、処理を終了する（Ｓ６０のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ６２のＹ）、Ｓ５０〜Ｓ５８の処理を繰り返し行う。
【０１１３】
なお、ステップＳ５２で、救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリアとして、地理的に離れた複数のエリアが特定された場合、優先順位を設けてステップＳ５４及びＳ５６の処理を行うようにしてもよい。
【０１１４】
図１３は、ステップＳ５８で表示部６８に表示される画像の一例を示す図である。図１３の例では、斜線で示すエリアが地図上にマッピングされており、当該エリアが、救急搬送の要請が現在よりも増加すると予測されるエリアを示している。また、救急車両保有施設（Ｒ１〜Ｒ３）や医療施設（Ｍ１〜Ｍ８）の位置を示す黒丸が地図上にマッピングされている。その他、斜線で示すエリアで発病の増加が予想される病気の情報、各救急車両保有施設（Ｒ１〜Ｒ３）の情報、確保すべき救急車両の台数、医療施設（Ｍ１〜Ｍ８）の情報等が文字情報で表示される。
【０１１５】
搬送管理者は、このような画像を参考にして、救急搬送の要請が増えると予想されるエリアに救急車両を優先的に配車できる体制を整えておくように、救急車両保有施設（消防署や病院等）に連絡することができる。
【０１１６】
また、搬送管理者は、このような画像を参考にして、救急搬送の要請が増えると予想されるエリア内や当該エリアに近く、増加が予想される病気の治療が可能な医療施設に対して、事前に受け入れの準備を要請したり、救急搬送の要請を受けた場合は、救急搬送を依頼する救急車両保有施設や搬送先の医療施設を適切に選択し、選択したこれらの施設に要請の連絡をすることができる。
【０１１７】
以上に説明したように、第１実施形態の搬送管理システムによれば、病気予測装置４は、分散配置された複数の気象計測装置２の各々が計測した気象データを用いて、観測メッシュのエリア毎の詳細な気象条件を解析し、当該エリア毎の気象予測を行う。そして、病気予測装置４は、このエリア毎の気象予測をもとに病気別の発生の危険度を予測するので、病気別の発生しやすいエリアの予測精度を高めることができる。搬送管理装置５は、病気別の発生しやすいエリアの精度の高い予測に基づき、救急車両を優先して確保すべきエリアを精度よく予測することができる。搬送管理者は、この予測を参考にして救急車両保有施設に連絡し、あらかじめ必要な台数の救急車両を確保しておくことで、患者の救急搬送の要請があった場合に救急車両を効率よく配車することができる。
【０１１８】
２．第２実施形態
２−１．搬送管理システムの概要
第１実施形態の搬送管理システムでは、病気予測装置４は、各地点における現在までの気象の推移から、観測メッシュの各エリアの数時間後の気象を予測しているが、例えば、にわか雨が降ると急に湿度が上昇し、気温が低下するので、それまでの気象の推移のみから予測した湿度や気温と実際の湿度や気温に差が生じる。そのため、にわか雨等の局地的な気象変動が発生すると、病気予測の精度が低下するおそれがある。そこで、第２実施形態の搬送管理システムでは、病気予測装置４は、各地点における現在までの気象の推移から観測メッシュの各エリアの数時間後の気象を予測するだけでなく、局地的な気象変動を精度よく予測し、気象変動も考慮した病気予測を行う。局地的な気象変動としては、例えば、にわか雨、雷雨、集中豪雨、竜巻、突風などが挙げられるが、これらの気象変動は上昇気流により発達する積雲や積乱雲が発達することで発生する場合が多い。従って、上昇気流に伴う局地的な気圧の変化を捉えることで気象変動を精度よく予測することが可能となる。
【０１１９】
２−２．搬送管理システムの構成
第２実施形態の搬送管理システムの全体構成は、第１実施形態（図２）と同様であるため、図示及び説明を省略する。また、搬送管理装置５の構成は、第１実施形態（図６）と同様であるため、図示及び説明を省略する。
【０１２０】
［気象計測装置の構成］
気象計測装置２の構成は、第１実施形態（図３）と同様であるため、図示を省略するが、局地的な気圧の変化を捉えて気象変動の予測を可能とするためには、気象計測装置２は、ある程度高分解能の気圧センサー１０を備える必要がある。このような気圧センサー１０としては、圧力の変化を振動子の周波数の変化として捉える周波数変化型、圧力の変化を静電容量の変化として捉える静電容量型、圧力の変化をピエゾ抵抗の抵抗値の変化として捉えるピエゾ抵抗型などのセンサーを適用することができる。ただし、わずかな気圧の変化を捉えて気象変動の発生を早期に予測するためには、出来る限り高分解能な計測が可能な気圧センサーが望ましい。現在のところ、周波数変化型の気圧センサーは、静電容量型やピエゾ抵抗型の気圧センサーよりも高い分解能が得られており、周波数変化型の気圧センサーであれば１Ｐａ以下の分解能も実現可能である。そのため、局地的な気象変動を早期に捉えるためには、周波数変化型の気圧センサー１０を用いるのが有利である。
【０１２１】
図１４は、周波数変化型の気圧センサー１０の構成例を示す図である。図１４に示すように、本実施形態の気圧センサー１０は、圧力センサー素子１００、発振回路１１０、カウンター１２０、ＴＣＸＯ（Temperature Compensated Crystal Oscillator）１３０、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０、温度センサー１５０、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）１６０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０を含んで構成されている。ただし、本実施形態の気圧センサーは、図１４の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【０１２２】
圧力センサー素子１００は、振動片の共振周波数の変化を利用する方式（振動方式）の感圧素子を有している。この感圧素子は、例えば、水晶、ニオブ酸リチウム、タンタル酸リチウム等の圧電材料で形成された圧電振動子であり、例えば、音叉型振動子、双音叉型振動子、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）、ＳＡＷ共振子などが適用される。
【０１２３】
特に、双音叉型圧電振動子は、ＡＴ振動子（厚みすべり振動子）などに比べて、伸長・圧縮応力に対する共振周波数の変化が極めて大きく共振周波数の可変幅が大きいので、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いることで、わずかな気圧差を検出可能な高い分解能の気圧センサーを実現することができる。そのため、本実施形態の気圧センサー１０は、感圧素子として双音叉型圧電振動子を用いている。なお、圧電材料として、Ｑ値が高くかつ温度安定性に優れた水晶を選択することで、優れた安定性と最高水準の分解能および精度を実現することができる。
【０１２４】
図１５は、本実施形態の圧力センサー素子１００の断面の模式図である。図１６は、本実施形態の圧力センサー素子１００の振動片２２０およびダイヤフラム２１０を模式的に示す下面図である。図１６は、封止板としてのベース２３０を省略して描いてある。図１５は、図１６のＡ−Ａ線の断面に対応する。
【０１２５】
圧力センサー素子１００は、ダイヤフラム２１０と、振動片２２０と、封止板としてのベース２３０と、を含む。
【０１２６】
ダイヤフラム２１０は、圧力を受圧して撓む可撓部を有する平板状の部材である。ダイヤフラム２１０の外側の面が受圧面２１４となっており、受圧面２１４の裏面側に一対の突起２１２が形成されている。
【０１２７】
振動片２２０は、振動ビーム（梁）２２２及び振動ビーム２２２の両端に形成された一対の基部２２４を有する。振動ビーム２２２は、一対の基部２２４の間に両持ち梁状に形成される。一対の基部２２４は、ダイヤフラム２１０に形成された一対の突起２１２にそれぞれ固定される。振動ビーム２２２には図示しない電極が適宜設けられ、電極から駆動信号を供給することで振動ビーム２２２を一定の共振周波数で屈曲振動させることができる。振動片２２０は、圧電性を有する材料で形成される。振動片２２０の材質としては、水晶、タンタル酸リチウム、ニオブ酸リチウム等の圧電材料が挙げられる。振動片２２０は、支持梁２２６によって枠部２２８に支持されている。
【０１２８】
ベース２３０は、ダイヤフラム２１０と接合されて、ダイヤフラム２１０との間にキャビティー２３２を形成する。キャビティー２３２を減圧空間とすることにより、振動片２２０のＱ値を高める（ＣＩ値を小さくする）ことができる。
【０１２９】
このような構造の圧力センサー素子１００において、ダイヤフラム２１０は、受圧面２１４に圧力を受けた場合に撓み、変形する。すると、振動片２２０の一対の基部２２４が、ダイヤフラム２１０の一対の突起２１２にそれぞれ固定されているため、ダイヤフラム２１０の変形に従って基部２２４間の間隔が変化する。すなわち、圧力センサー素子１００に圧力が印加されたときに、振動ビーム２２２に引張または圧縮の応力を生じさせることができる。
【０１３０】
図１７は、圧力センサー素子１００の断面の模式図であり、ダイヤフラム２１０が圧力Ｐによって変形した状態を示している。図１７は、圧力センサー素子１００の外側から内側への力（圧力Ｐ）が作用することにより、ダイヤフラム２１０が素子の内側に向かって凸となる変形が生じた例である。この場合、一対の突起２１２の間の間隔は大きくなる。他方、図示しないが、圧力センサー素子１００の内側から外側への力が作用する場合は、ダイヤフラム２１０が素子の外側に向かって凸となる変形が生じ、一対の突起２１２の間の間隔は小さくなる。従って、両端が一対の突起２１２にそれぞれ固定された振動片２２０の振動ビーム２２２に平行な方向に引張または圧縮の応力が生じる。すなわち、受圧面２１４に対して垂直方向に加わった圧力は、突起（支持部）２１２を介して、振動片２２０の振動ビーム２２２に対して平行な直線方向の応力に変換される。
【０１３１】
振動ビーム２２２の共振周波数は、以下のようにして解析することができる。図１５及び図１６に示すように、振動ビーム２２２の長さをｌ、幅をｗ、厚みをｄとすると、振動ビーム２２２の長辺方向に外力Ｆが作用したときの運動方程式は、次式（１）によって近似される。
【０１３２】
【数１】
2013092930.tif 000003
【０１３３】
式（１）において、Ｅは縦弾性定数（ヤング率）、ρは密度、Ａは振動ビームの断面積（＝ｗ・ｄ）、ｇは重力加速度、Ｆは外力、ｙは変位、ｘは振動ビームの任意の位置をそれぞれ表す。
【０１３４】
式（１）に一般解と境界条件を与えて解くことで、次のような、外力が無い場合の共振周波数の式（２）が得られる。
【０１３５】
【数２】
2013092930.tif 000004
【０１３６】
断面２次モーメントＩ＝ｄｗ３／１２、断面積Ａ＝ｄｗ、λＩ＝４．７３より、式（２）は次式（３）のように変形することができる。
【０１３７】
【数３】
2013092930.tif 000005
【０１３８】
従って、外力Ｆ＝０の時の共振周波数ｆ０は、ビームの幅ｗに比例し、長さｌの２乗に反比例する。
【０１３９】
外力Ｆを２本の振動ビームに加えたときの共振周波数ｆＦも同様の手順で求めると、次式（４）が得られる。
【０１４０】
【数４】
2013092930.tif 000006
【０１４１】
断面２次モーメントＩ＝ｄｗ３／１２より式（４）は次式（５）のように変形することができる。
【０１４２】
【数５】
2013092930.tif 000007
【０１４３】
式（５）において、ＳＦは応力感度（＝Ｋ・１２／Ｅ・（ｌ／ｗ）２）、σは応力（＝Ｆ／（２Ａ））をそれぞれ表す。
【０１４４】
以上から、圧力センサー素子１００に作用する力Ｆを圧縮方向のとき負、伸張方向のとき正としたとき、力Ｆが圧縮方向に加わると共振周波数ｆＦが減少し、力Ｆが伸縮方向に加わると共振周波数ｆＦが増加する。
【０１４５】
そして、次式（６）に示す多項式を用いて、圧力センサー素子１００の圧力−周波数特性と温度−周波数特性に起因する直線性誤差を補正することで、高分解能かつ高精度の圧力値Ｐを得ることができる。
【０１４６】
【数６】
2013092930.tif 000008
【０１４７】
式（６）において、ｆｎはセンサー規格化周波数であり、ｆｎ＝（ｆＦ／ｆ０）２で表される。また、ｔは温度であり、α（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）は、それぞれ次式（７）〜（１０）で表される。
【０１４８】
【数７】
2013092930.tif 000009
【０１４９】
【数８】
2013092930.tif 000010
【０１５０】
【数９】
2013092930.tif 000011
【０１５１】
【数１０】
2013092930.tif 000012
【０１５２】
式（７）〜（１０）において、ａ〜ｐは補正係数である。
【０１５３】
すなわち、圧力センサー素子１００の出力信号の周波数を計測することで、振動ビーム２２０の振動周波数（力Ｆが作用した時の共振周波数ｆＦ）が得られ、あらかじめ測定された共振周波数ｆ０や補正係数ａ〜ｐを用いて、式（６）から圧力Ｐを計算することができる。
【０１５４】
図１４に戻り、発振回路１１０は、圧力センサー素子１００の振動ビーム２２２を共振周波数で発振させた発振信号を出力する。
【０１５５】
カウンター１２０は、発振回路１１０が出力する発振信号の所定周期を、基準クロック源であるＴＣＸＯ１３０が出力する高精度のクロック信号でカウントするレシプロカルカウンターである。ただし、カウンター１２０を、所定のゲートタイムにおける圧力センサー素子１００の発振信号のパルス数をカウントする直接計数方式の周波数カウンター（ダイレクトカウンター）として構成してもよい。
【０１５６】
ＭＰＵ（Micro Processing Unit）１４０は、カウンター１２０のカウント値から圧力値Ｐを計算する処理を行う。具体的には、ＭＰＵ１４０は、温度センサー１５０の検出値から温度ｔを計算し、ＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されているａ〜ｐの補正係数値を用いて、式（７）〜（１０）よりα（ｔ）、β（ｔ）、γ（ｔ）、δ（ｔ）を計算する。さらに、ＭＰＵ１４０は、カウンター１２０のカウント値とＥＥＰＲＯＭ１６０にあらかじめ記憶されている共振周波数ｆ０の値を用いて、式（６）より圧力値Ｐを計算する。そして、ＭＰＵが計算した圧力値Ｐは、通信インターフェース１７０を介して、気圧センサー１０の外部に出力される。
【０１５７】
このような構成の周波数変化型の気圧センサー１０によれば、圧力センサー素子１００の振動周波数をカウンター１２０によりＴＣＸＯ１３０が出力する高精度かつ高周波数（例えば数十ＭＨｚ）のクロック信号でカウントするとともに、ＭＰＵ１４０でデジタル演算処理により圧力値の計算及び直線性誤差の補正を行うので、Ｐａオーダーの高い分解能かつ高精度の圧力値（気圧データ）を得ることができる。さらに、気圧センサー１０は、カウント時間を考慮しても秒オーダーの周期で気圧データを更新することができるので、短時間におけるわずかな気圧の変化も捉えることができ、リアルタイムの気象計測に適している。
【０１５８】
なお、本実施形態では、基準クロック源としてＴＣＸＯ１３０を用いているが、基準クロック源を、温度補償回路を有さない発振回路、例えば、ＡＴカット水晶振動子を搭載した水晶発振回路で構成しても良い。この場合、温度補償回路を有さない分、気圧変動の検出精度は低下するが、基準クロック源を当該水晶発振回路とするか、或いはＴＣＸＯ１３０とするかは、システムのコストや精度に応じて設計者が適宜選択すればよい。
【０１５９】
［病気予測装置の構成］
第２実施形態における病気予測装置４の構成は、第１実施形態（図４）と同様であるため、図示を省略する。ただし、処理部（ＣＰＵ）２０の気象予測部２２の機能が第１実施形態と異なる。
【０１６０】
気象予測部２２は、気象データ取得部２１が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、局地的な気象変動の発生の有無を予測し、気象変動の発生が予測される場合には、当該気象変動に伴う気象変化を加味して各地点の気象の推移を予測する処理を行う。
【０１６１】
本実施形態では、記憶部３４に、気象条件に関する判定基準と判定される気象変動との対応関係を定義する気象変動判定テーブル（不図示）が記憶されており、気象予測部２２は、気象データ取得部２１が取得した気象データから得られる気象状況の変化を当該気象変動判定テーブルの各判定基準と照合し、各気象変動が発生するか否かを判定する。例えば、気象変動の前に生じる上昇気流に伴う局地的な低気圧の発生の有無を判定することで気象変動を予測することができるので、気象変動判定テーブルの各判定基準は少なくとも気圧に関する条件を含む。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えたか否かを所定の気象変動（例えば集中豪雨）の判定基準としてもよい。また、判定基準に温度や湿度等に関する条件を含ませてもよい。例えば、一定時間当たりの気圧の低下量が所定の閾値を超えるとともに温度が所定の範囲にあるか否かを所定の気象変動（例えば雷雨）の判定基準としてもよい。図１８は、気象変動判定テーブルの一例を示す図である。図１８の例では、判定基準１が満たされるとにわか雨が降ると予測されることを示している。同様に、判定基準２，３，４、５がそれぞれ満たされると、それぞれ雷雨、集中豪雨、竜巻、突風の発生が予測されることを示している。
【０１６２】
また、気象予測部２２は、気象データ取得部２１が取得した気象データに含まれる気圧データに基づいて、２地点間毎（２つの気象計測装置２の間毎）の気圧傾度（＝２地点間の気圧差／２地点間の距離）を計算し、気圧傾度の変化から上昇気流に伴う局地的な低気圧の移動速度や移動方向を計算し、気象変動が発生するエリアを予測する。なお、気圧傾度の計算対象となる地点は、任意の位置でよく、例えば、観測メッシュの各ノードの位置（気圧計測装置２の設置場所）でもよい。
【０１６３】
そして、気象予測部２２は、現在までの各地点の気象の推移をベースに、局地的な気象変動の発生予測も考慮しながら各地点の気象の推移を予測し、病気予測情報４００を作成する。気象変動の発生による気温や湿度等の変化量は、過去の統計データに基づく数値計算を行うことで得ることができる。
【０１６４】
２−３．搬送管理システムの処理
第２実施形態における搬送管理装置５の処理のフローチャートは、第１実施形態（図１２）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
【０１６５】
［病気予測装置の処理］
図１９は、第２実施形態における、病気予測装置４の処理部（ＣＰＵ）２０の病気予測処理のフローチャートの一例を示す図である。
【０１６６】
まず、処理部（ＣＰＵ）２０は、各気象計測装置２が計測した気象データを取得する（Ｓ１００）。
【０１６７】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１００で取得した気象データに含まれる気圧データから、２地点間毎の気圧傾度を計算する（Ｓ１０２）。
【０１６８】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各地点の気圧と気圧傾度の推移等から、局地的な気象変動を予測する（Ｓ１０４）。
【０１６９】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、現在までの各地点の気象の推移とステップＳ１０４の気象変動の予測結果から、観測メッシュの各エリアのＴ時間後（例えば、１２時間後）までの気象の推移を予測する（Ｓ１０６）。
【０１７０】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、観測メッシュのエリア毎に、ステップＳ１０６で得られた気象の推移の予測結果を気象条件・病気対応情報３００と照合し、Ｔ１時間後，Ｔ２時間後，・・・（例えば、１時間後，２時間後，・・・）の病気別の危険度を判定する（Ｓ１０８）。
【０１７１】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、観測メッシュのエリア毎の病気別の危険度の判定結果から、病気予測情報（予測時刻、病気の種類、危険度、エリアの対応情報）を作成する（Ｓ１１０）。
【０１７２】
次に、処理部（ＣＰＵ）２０は、ステップＳ１６で生成した病気予測情報を搬送管理装置５に送信する（Ｓ１１２）。
【０１７３】
そして、処理部（ＣＰＵ）２０は、病気予測処理を終了する（Ｓ１１４のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ１１６のＹ）、Ｓ１００〜Ｓ１１２の処理を繰り返し行う。
【０１７４】
以上に説明したように、第２実施形態の搬送管理システムによれば、病気予測装置４は、分散配置された複数の気象計測装置２の各々が計測した気象データを取得して、観測メッシュのエリア毎の詳細な気圧変化の情報から、気圧の変化に起因して発生する局地的な気象変動の発生を予測する。そして、病気予測装置４は、気象変動の発生を考慮してエリア毎の気象予測を行い、病気別の発生の危険度を予測するので、病気別の発生しやすいエリアの予測精度をさらに高めることができる。これにより、搬送管理者は、効率のよい搬送管理を行うことができる。
【０１７５】
３．第３実施形態
３−１．搬送管理システムの概要
第１実施形態及び第２実施形態の搬送管理システムでは、搬送管理者は、救急搬送の要請を受けた場合、搬送管理装置５の表示部６８に表示される情報を参考にして最適な救急車両保有施設を判断し、搬送の指示を行う。これに対して、第３実施形態の搬送管理システムでは、搬送管理者が救急搬送の要請を受けて、患者の現在地、病状、重篤度等の情報を搬送管理装置５に入力すると、搬送管理装置５が、これらの入力情報と病気予測情報に基づいて救急搬送に使用する救急車両を選択し、当該救急車両を保有する救急車両保有施設に搬送を指示する情報（搬送指示情報）を送信する。
【０１７６】
３−２．搬送管理システムの構成
図２０は、第３実施形態の搬送管理システムの構成例を示す図である。本実施形態の搬送管理システムは、図２０の構成要素（各部）の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
【０１７７】
図２０に示すように、第３実施形態の搬送管理システム１は、複数の気象計測装置２、病気予測装置４、搬送管理装置５、複数の情報端末６を含む。
【０１７８】
各気象計測装置２と病気予測装置４との間のデータ通信及び病気予測装置４と搬送管理装置５との間のデータ通信については、第１実施形態や第２実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【０１７９】
複数の情報端末６の各々は、それぞれ異なる救急車両保有施設に設置されており、搬送管理装置５と各情報端末６は、通信ネットワーク３を介して、データ通信を行う。
【０１８０】
搬送管理装置５は、救急搬送の要請があった場合、病気予測装置４から受信したエリア毎の病気別の危険度の情報に基づいて、救急搬送に使用する救急車両を選択し、当該救急車両を保有する救急車両保有施設に設置された情報端末６に搬送指示情報を送信する。この情報端末６は、搬送指示情報を受信し、搬送指示の内容を出力（表示部への表示や音声出力等）する。
【０１８１】
第３実施形態における気象計測装置２の構成は、第１実施形態（図３）又は第２実施形態と同様であるため、図示及び説明を省略する。また、第３実施形態における病気予測装置４の構成は、第１実施形態（図４）又は第２実施形態と同様であるため、図示及び説明を省略する。
【０１８２】
［搬送管理装置の構成］
図２１は、第３実施形態における搬送管理装置５の構成例を示す図である。図２１に示すように、第３実施形態における搬送管理装置５では、第１実施形態（図６）の構成に対して、処理部（ＣＰＵ）５０に搬送指示情報生成部５５が追加されている。また、通信制御部５３の機能が第１実施形態と異なる。
【０１８３】
搬送指示情報生成部５５は、患者の搬送要請があった場合、患者の現在地の情報、各救急車両保有施設の所在地の情報、及び搬送予測部５２が算出した、救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数の情報に基づいて搬送を指示する救急車両保有施設を選択する処理を行う。例えば、搬送指示情報生成部５５は、患者の現在地に最も近くにある救急車両保有施設を選択してもよいし、患者の現在地から所定範囲にある複数の救急車両保有施設の中で確保すべき救急車両の台数が最も多い救急車両保有施設を選択してもよい。
【０１８４】
また、搬送指示情報生成部５５は、救急車両の搬送を指示する搬送指示情報を生成する処理を行う。搬送指示情報は、少なくとも患者の現在地の情報を含み、加えて、患者の病状や重篤度、搬送ルートなどの情報を含んでもよい。さらに、搬送指示情報生成部５５は、患者の現在地、病状、重篤度の情報と医療施設情報６００に基づいて、患者の搬送先の医療施設を選択し、当該搬送先の医療施設の情報を含む搬送指示情報を生成するようにしてもよい。例えば、搬送指示情報生成部５５は、患者の現在地からの距離、患者の病状に合った診療科があるか否か、患者の重篤度を考慮して総合病院か否か等を基準に、搬送先の医療施設を選択してもよい。
【０１８５】
通信制御部５３は、第１実施形態又は第２実施形態と同様の処理に加えて、搬送指示情報生成部５５により選択された救急車両を保有する救急車両保有施設の情報端末６に、搬送指示情報生成部５５が生成した搬送指示情報を送信する処理を行う。
【０１８６】
３−３．搬送管理システムの処理
第３実施形態における病気予測装置４の処理のフローチャートは、第１実施形態（図９）又は第２実施形態（図１９）と同様であるため、その図示及び説明を省略する。
【０１８７】
［搬送管理装置の処理］
図２２は、第３実施形態における搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０の処理のフローチャートの一例を示す図である。
【０１８８】
まず、処理部（ＣＰＵ）５０は、第１実施形態（図１２のステップＳ５０〜Ｓ５８）と同様に、ステップＳ１５０〜Ｓ１５８の処理を行う。
【０１８９】
搬送管理者が救急搬送の要請を受けて、操作部６０に対して患者の情報（患者の現在地、病状、重篤度等）を入力する操作を行うと（Ｓ１６０のＹ）、処理部（ＣＰＵ）５０は、患者の現在地、各救急車両保有施設の所在地、救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数の情報等から、搬送を指示する救急車両保有施設を選択する（Ｓ１６２）。
【０１９０】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ１６０で入力された患者の情報等から搬送指示情報を生成する（Ｓ１６４）。
【０１９１】
次に、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ１６２で選択した救急車両保有施設の情報端末６に、ステップＳ１６で生成した搬送指示情報を送信する（Ｓ１６６）。
【０１９２】
一方、操作部６０に対して患者の情報を入力する操作が行われなければ（Ｓ１６０のＮ）、処理部（ＣＰＵ）５０は、ステップＳ１６２，Ｓ１６４，Ｓ１６６の処理を行わない。
【０１９３】
そして、処理部（ＣＰＵ）５０は、処理を終了する（Ｓ１６８のＹ）まで、所定時間が経過する毎に（Ｓ１７０のＹ）、Ｓ１５０〜Ｓ１６６の処理を繰り返し行う。
【０１９４】
このように、第３実施形態の搬送管理システムによれば、救急搬送を要請する患者の状態に応じて、適切かつ効率的な救急車両の配車を自動的に行うことができる。
【０１９５】
４．変形例
本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
【０１９６】
［変形例１］
本実施形態において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０は、病気予測情報を、過去の救急車両による患者の搬送実績の統計情報と照合し、救急搬送に確保すべき救急車両の全台数や救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数を算出するようにしてもよい。このようにすれば、救急搬送に確保すべき救急車両の全台数や救急車両保有施設毎に確保すべき救急車両の台数の算出精度を高めることが期待できる。さらに、救急車両による患者の搬送が新たに行われる毎に、搬送実績の統計情報を更新することで、この算出精度を向上させることが期待できる。
【０１９７】
［変形例２］
第１実施形態又は第２実施形態において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０は、通信ネットワーク３を介してリアルタイムな道路の渋滞情報を取得し、表示部６８に病気予測情報等とともに渋滞情報を表示するようにしてもよい。搬送管理者は、救急搬送の要請を受けた場合、この渋滞情報を参考にして、できるだけ搬送時間が短い搬送ルートを決定し、救急車両保有施設に最適な搬送ルートの指示をすることができる。同様に、第３実施形態において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０は、通信ネットワーク３を介してリアルタイムな渋滞情報を取得し、病気予測情報や患者の情報とともに渋滞情報を加味して、最適な搬送ルートの情報を含む搬送指示情報を生成するようにしてもよい。
【０１９８】
［変形例３］
医療施設情報６００に各医療施設の診療科毎の医師（専門医）の数の情報を追加し、図１２のフローチャートのステップＳ５８において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０が、医療施設情報６００を参照し、例えば、図１３のような表示画像に対してさらに各医療施設の診療科毎の医師（専門医）の数の情報を追加した画像を生成し、表示部６８に表示するようにしてもよい。この専門医の数は、在籍人数でもよいが、現在の待機人数をリアルタイムに表示するのがより好ましい。各医療施設から現在の専門医の待機人数の情報を得て医療施設情報６００をリアルタイムに更新することで、現在の待機人数をリアルタイムに表示することができる。
【０１９９】
このようにすれば、搬送管理者は、救急搬送の要請があった患者の病状に応じて、受け入れ可能で、かつ、適切な専門医のいる医療施設を選択して、救急車両に迅速に搬送先の指示をすることができる。
【０２００】
［変形例４］
本実施形態では、救急車両による搬送を管理する搬送管理システムの例を挙げて説明したが、本発明の搬送管理システムは、救急車両以外の任意の搬送手段（例えば、ヘリコプター等）に適用することができる。
【０２０１】
また、本発明の搬送管理システムは、例えばタクシーのような民間車両による搬送を管理するようにしてもよい。この搬送管理システムでは、搬送管理装置５は、例えば、民間のコールセンターに設置され、記憶部６４あるいは記録媒体６６には、民間車両の運営会社（例えばタクシー会社）の名称、所在地、民間車両の保有台数の情報等が記憶されている。そして、図１２のフローチャートのステップＳ５８において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０は、この民間車両の運営会社の情報を参照し、例えば、図１３のような表示画像に対して、救急車両保有施設の名称、位置、救急車両の保有台数の情報を、民間車両の運営会社の名称、位置、民間車両の保有台数の情報に置き換えたような画像を生成し、表示部６８に表示する。
【０２０２】
一方、民間車両の運営会社は、病気予測情報を考慮した搬送管理者からの指示に応じて、救急搬送の要請が増えると予想されるエリアに車両を優先的に配車できる体制を整えておく。
【０２０３】
ただし、救急車両以外の車両は、交通規則を守る必要があるため、必ずしも患者の救急搬送を適切に行えるとは限らず、特に重篤な患者の救急搬送には適さない。そこで、救急車両と民間車両の両方による搬送を管理する搬送管理システムがより好ましい。この搬送管理ステムでは、搬送管理装置５の記憶部６４あるいは記録媒体６６には、救急車両の保有施設の名称、所在地、救急車両の保有台数の情報と民間車両の運営会社の名称、所在地、民間車両の保有台数の情報が記憶されている。そして、図１２のフローチャートのステップＳ５８において、搬送管理装置５の処理部（ＣＰＵ）５０は、この救急車量の保有施設の情報と民間車両の運営会社の情報を参照し、例えば、図１３のような表示画像に対して、民間車両の運営会社の名称、位置、民間車両の保有台数の情報を追加したような画像を生成し、表示部６８に表示する。
【０２０４】
そして、搬送管理者は、救急搬送の要請を受けた場合、患者の重篤度に応じて、救急車両と民間車両のいずれかを選択して搬送の指示を行う。例えば、一刻を争うような重篤な患者の場合は必ず救急車両を選択し、明らかに軽症の患者の場合は民間車両を選択すればよい。
【０２０５】
このようにすれば、患者の重篤度に応じて適切な車両を迅速に配車することでできる。
【０２０６】
［変形例５］
本実施形態において、観測メッシュの各エリアは矩形でなくてもよく、例えば、６つのノードによって１つの六角形状のエリアが形成されるように複数の気象計測装置２を分散配置してもよい。
【０２０７】
［変形例６］
本実施形態において、気象計測装置２の配置密度は一定でなくてもよく、配置密度を変えてもよい。例えば、地形や建物の配置などから、気象変動が発生し易い場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置２の配置密度を高くし、逆に、気象変動が発生しにくい場所がわかっていれば、そのような場所では気象計測装置２の配置密度を低くするようにしてもよい。あるいは、気圧傾度の大きさに応じて気象計測装置２の配置密度を高くするようにしてもよい。
【０２０８】
気象変動が発生し易い場所ほどより観測メッシュを細かくすることで、予測精度を高めることができる。逆に、気象変動が発生しにくい場所は、観測メッシュを多少粗くすることで、必要十分な予測精度を確保しながらコストを削減することができる。
【０２０９】
［変形例７］
本実施形態において、気象計測装置２を３次元状に配置することで、３次元の観測メッシュを形成するようにしてもよい。例えば、ビルの屋上や側面、地上等に気象計測装置２を配置することで、３次元の領域に観測メッシュを形成することができる。このようにすれば、高さ方向の気象の変化の情報も得られるので、気象変動の予測精度を高めることができる。なお、１０ｍ高くなる毎に気圧が約１ｈＰａ低下するので、３次元の観測メッシュを形成する場合は、気象計測装置２の設置高度に応じて気圧や気圧傾度を補正計算することが望ましい。
【０２１０】
［変形例８］
気象計測装置２が計測した気象条件（気圧、気温、湿度、風向、風速など）が同じでも、雷雨等をもたらす積乱雲が発達するか否かは当該気象計測装置２の位置の地理（地形、建物や木の配置等）によって異なると考えられる。そこで、第２実施形態において、病気予測装置４の処理部（ＣＰＵ）２０（気象予測部２２）は、各気象計測装置２が計測した気象データと、気象計測装置２が分散配置されている地域の地理情報とを用いて気象変動の予測を行うようにしてもよい。この地理情報は、例えば、病気予測装置４の記憶部３４に記憶されていてもよいし、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバーに地理情報を記憶させておき、病気予測装置４が通信ネットワークを介して当該地理情報を取得するようにしてもよい。
【０２１１】
このように、気象状況に地理情報を加味して気象変動を予測することで、予測精度を高めることができる。
【０２１２】
［変形例９］
気象計測装置２が計測した気象条件（気圧、気温、湿度、風向、風速など）を、過去に気象変動が発生した際の気象条件の統計情報と照合することで、気象変動の予測精度を高めることができる。そこで、第２実施形態において、病気予測装置４の処理部（ＣＰＵ）２０（気象予測部２２）は、各気象計測装置２が計測した気象データと、気象計測装置２が分散配置されている地域における過去に気象変動が発生した気象条件の統計情報とを用いて気象変動の予測を行うようにしてもよい。この統計情報は、例えば、病気予測装置４の記憶部３４に記憶されていてもよいし、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバーに統計情報を記憶させておき、病気予測装置４が通信ネットワークを介して当該統計情報を取得するようにしてもよい。
【０２１３】
このように、気象状況に過去の統計情報を加味して気象変動を予測することで、予測精度を高めることができる。
【０２１４】
なお、病気予測装置４の処理部（ＣＰＵ）２０（気象予測部２２）は、各気象計測装置２が計測した気象データとともに、地理情報と統計情報の両方を用いて気象変動の予測を行うことで、気象変動の予測精度をさらに高めることができる。
【０２１５】
本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び効果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【符号の説明】
【０２１６】
１  搬送管理システム、２  気象計測装置、３  通信ネットワーク、４  病気予測装置、５  搬送管理装置、６  情報端末、１０  気圧センサー、１１  温度センサー、１２  湿度センサー、１４  送信部、２０  処理部（ＣＰＵ）、２１  気象データ取得部、２２  気象予測部、２３  病気予測情報生成部、２４  通信制御部、２５  表示制御部、３０  操作部、３２  通信部、３４  記憶部、３６  記録媒体、３８  表示部、５０  処理部（ＣＰＵ）、５１  病気予測情報取得部、５２  搬送予測部、５３  通信制御部、５４  表示制御部、５５  搬送指示情報生成部、６０  操作部、６２  通信部、６４  記憶部、６６  記録媒体、６８  表示部、１００  圧力センサー素子、１１０  発振回路、１２０  カウンター、１３０  ＴＣＸＯ、１４０  ＭＰＵ、１５０  温度センサー、１６０  ＥＥＰＲＯＭ、１７０  通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、２１０  ダイヤフラム、２１２  突起、２１４  受圧面、２２０  振動片、２２２  振動ビーム（梁）、２２４  基部、２２６  支持梁、２２８  枠部、２３０  ベース、２３２  キャビティー、３００  気象条件・病気対応情報、４００  病気予測情報、５００  救急車両保有施設情報、６００  医療施設情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図１１】
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