1.はじめに
今日の日本は超高齢化社会を迎えようとしており、各医療機関が救急医療療境の充実化に向けた多様な取り組みを検討・実施している。しかしそれと同時に、医療従事者のみによる救急医療の対応の限界と、「非」医療従事者の自助・共助の重要性が指摘されている。それらの一例に突発性心停止が挙げられる。突発性心停止は加齢と共に発症のリスクが高まり、処置の精度よりも発症から処置開始までの時間が予後に強い影響を与えることが指摘されている症例である。そのため、「非」医療従事者による一次救命（FirstAid）による要救助者の教命の重要性が高まっている。しかし、「非」医療従事者の一次教命には「不確実性」が含まれる。不確実性の例として、「非」医療従事者が要救助者が発生した現場に遭遇するかどうかや一次救命を行う技能や意思を有しているか、AEDの場所を知っているかなどが挙げられる。それらの「非」医療従事者の不確実性を踏まえた上で、AEDを用いた充実した救急医療療を構築する計画論が不十分であるという本研究では、「非」医療従事者によるFirstAidにおいて「ByStander (以下、BS)」と「FirstResponder (以下、 FR)」に着目した。要救助者が発生した現場に偶然居合わせた人を「BS」とし、「BS」であり教命行動を行う意思と技能を有した人物を「FR」とする。消防庁の報告によると、2015年に目撃された24, 496件の心停止のうちAEDが使用されたのはわずか1, 103件のみであった²。その要因に、近くにAEDがないやAEDの設置場所を把握していないなどが挙げられる。「非」医療従事者による救急医療療境の充実のためには、FRの育成とBSの教助参加率の向上、 AEDやサインなどの設備の充実が重要である。しかし現状では、それらの要素を組み合わせた明確な目標値に関する知見が少ない。以上のことから本研究では、「対象地に滞在している人数」、「FirstResponderの存在割合」と「AEDの場所を示すサインの有無」、「AED処置開始までの時間・救命率」の関係性を把握することにより、適正配置にむけた人数・サインの有無に応じた「FRの育成の目標値」「AED増設の第42回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集, 208-311, 2019年12月,東京Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information, Systems and Applications, AIJ, 308-311, Dec., 2019, Tokyo
2.研究概要
2.1 研究対象
本研究は医療従事者による一次救命を期待することが困難な対象として京都市伏見区にある「伏見稲荷大社と稲荷山」を選定した（図1）。伏見稲荷大社は全国各所にある稲荷神社の総本山であり、国内外問わず多くの観光客が訪れている。親光の対象としては、大社への参拝や千本鳥居だけでなく伏見稲荷大社の後ろに位置する稲荷山の登山（通称「お山めぐり」）がある（図2)。しかし、お山めぐりのルート上には１ヶ所しかAEDが設置されておらず、要救護者が発生した場合、いち早くFRがその現場に遭遇し、一次救命を開始することを期待せざるを得ない対象である。また一次救命の際に、FRやBSがAEDの場所を知らない場合、AEDが到着するまでの時間が遅れてしまい教命率が低下してしまう可能性がある。そこで本研究では、親光客数、AEDが既存の3ヵ所と増設後の７ヵ所、FRがAEDの場所を知っているか（AEDの場所を示すサインの有無）のそれぞれのパターンを比較し分析を行った。なおAEDは現状、伏見稲荷大社の境内の社務所、警衛所の2か所、稲荷山の御膳谷奉拝所に1か所配置されている。増設した場所は奥社奉拝所、熊鷹社、荒木神社、辻亭の４か所である。
2.2研究方法
解析にはMulti-Agent System (MAS)を用いる。MASはシミュレーション空間にエージェントを配置し、エージェント毎の振る舞いをアルゴリズムとしてモデリングすることで局部連鎖として全体の結果を観測する手法である。 2018年11月11日に伏見稲荷大社、稲荷山を対象に人数調査、親光客の回遊などの行動調査を行った。その結果を元に先行研究¹²から親光客の人数・配置、親光行動などのアルゴリズムを変更した。本研究ではFRの存在割合を変数とし、変数の設定値毎の一次救命（CPR・AED）の開始時間と推測される救命率を観測する*³。また、AEDを既存の3か所に加えて新たに4か所を増設した場合とFRがAEDの場所を知らない場合の一次救命処置開始時間と救命率を観測する。時間と救命率の関係は図３の回帰式とする4 5 。FRがAEDの場所を知らない場合のシミュレーションでの要教護者発生から一次救命までのアルゴリズムを図4に示す。歩行速度は0.8m/sから1.3m/sの間で各エージェント毎に設定する6。視野距離は8mで、各エージェントは設定してあるネットワークグラフのリンク上を現地の行動調査から周回するように設定した（表1)。エージェントの数は人数調査の結果から2, 800人、先行研究の設定値から300人、また、比較対象として1, 000人の3パターンとした。次に一次救命について示す。エージェントは視野距離内に患者を視認すると、患者に駆け寄る。そのエージェントが一次教命を行うことができ（自身がFRである）、且
つCPRが行われていなければCPRを開始し、近くのエージェントにAED要請を行う* 4 。AED要請を受けたエージェントはAED要請対応確率62％で要請に応じランダムな方向へと移動を開始する。移動途中に分岐点についた場合、等確率で分岐し移動を続ける。AEDの最寄のノードに着いた場合、AEDを取り患者が発生した場所へと戻る。AEDの取り付けに28秒、AEDが処置を開始するまでに53秒掛かる。CPR開始時間は、患者が倒れてからFRがCPRを開始するまでの時間である。AED処置開始時間は、患者が倒れてからAEDが届き、処置を開始するまでの時間である。以上のような設定でFRの存在割合を5％から100％まで5％ずつ変化させ、一次教命の開始時間と救命率を観測する。また「お山めぐり」のルート上にある荒木神社、奥社奉拝所、辻亭、熊鷹社の4か所にAEDを追加し、上記の設定と同様のシミュレーションも行い、FRがAEDの位置を知っている場合と比較を行う。なお、各設定値におけるシミュレーション回数は300回である。以降の章に解析結果を示すがCPRについては省略する。
3.解析結果
3. 1   既存のAED数のサインの有無による救命率・AED
到達時間の差異
既存のAED数で人数別、サイン有無別の教命率を図5に、2800人のサインの有無別のAED到達時間を図6,7に示す。牧命率の各グラフの上昇率（FRの存在割合による教命率の上昇)をまとまると、300人・サイン無の場合は0%から4%、300人・サイン有の場合は1%から7%、1000人・サイン無の場合は2％から6％、1000人・サイン有の場合は3%から9%、2800人・サイン無の場合は8%から10％、2800人・サイン有の場合は7％から14％となっている。サインの有無による改善率（サインの有無による教命率の上昇率）を人数別にまとめると、300人の場合はおよそ3％、1000人の場合はおよそ3 ～ 4％、2800人の場合はおよそ4％となっている。次にAEDの到達時間をサインの有無で比較すると、サイン有りの方が早い時間で到達している確率が多いことが分かる。また、AEDが到達しない（1200秒）回数も減少していることが分かる。以上のことより、サインの有無による教命率の差はAEDの到達時間の差であると推測される。また、各教命率を見たとき、どのバターンでもFRの割合を増やすと救命率は上昇しているが緩やかな上昇であるため有効なFRの育成の目標値を明示することは難しい。 3. 2 AED数を増設した場合のサインの有無による救命
率・AED到達時間の差異
AEDを増設した場合の人数別、サイン有無別の牧命率を図８に示す。教命率の各グラフの上昇率をまとまると、300人・サイン無の場合は3％から15％、300人・サは12％から23％、1000人・サイン有の場合は15％から人が最も大きく、人数が増えるにつれて上昇幅は減少していく。現状と同様に、各教命率を見たとき、どのパターンでもFRの割合を増やすと救命率は上昇しているが緩やかな上昇であるため有効なFRの育成の目標値を明示することは難しい。
4.考察とまとめ
既存のAEDの場合とAEDを増設した場合の教命率を比較した時に、AEDを増設した場合のほうが教命率が高くなっていることが分かる（図9)。AEDを増設した場合の改善率は2800人の時は11％～ 18％となっている。このことより、AEDの増設の効果があると考えられる。また、サインの有無で比較した時もサイン有りのほうが救命率が高くなり、AED増設と同様にAEDの場所を示すサインの効果があると考えられる。しかしながら、有効なFRの育成に関しては、現状をベースに考えるのならば、サインの有無に関わらず、救命率の上昇が緩やかであることから、明確な目標値を明示することは難しい。このことより、FRの育成よりもAEDの場所を示すサインの効果が大きいことが分かる。しかしながら、AEDを増設した場合はFRの存在割合、AEDの場所を示すサインの有無が、救命率に大きな影響を与えることが分かる。今後の課題点として人数のバターンを増やし、AED増設・サインの効果の比較検証や、更なるAEDの増設を行い、最適配置の導出などが挙げられる。また、更なるAED増設の効果や、患者属性による救命行動の参加率などの心理的要因などのシミュレーションにおける条件の精緻化も今後の課題とする。