災害対策本部では連携機関からの報告や要請をもとに，その優先度に応じて医療リソースの分配を決定している．これらの要請などは時系列形式の文書としてまとめたクロノロジーと呼ばれる形式で記録される．本研究では，クロノロジーの優先度を推定する機械学習モデルを構築し，学習データとは異なる災害で作成されたクロノロジーにおける優先度の推定精度を検証する．実験の結果，GPTNeoX-3.6bを利用したモデルが，学習データとは異なる災害のクロノロジーの優先度推定において，特に有効であることが明らかとなった．

災害が発生すると，災害対策本部には連携する病院や診療所と様々な情報のやり取りを行う．これらの情報には，各施設の被災状況などの報告と，災害対策本部に対する物資や保険医療に関する支援の要請が含まれる．一方で，災害対策本部が提供できるスタッフや物資には限界があるため，これらのリソースを適切に配分する必要がある．そのため，災害対策本部に届く大量の情報を整理して混乱を防ぎ，連携機関への指示やリソースの分配を適切に行うために，クロノロジーと呼ばれる経時活動記録を作成している．クロノロジーには災害対策本部と連携機関との間のやり取りを時系列順に全て記録する．そのため，クロノロジーの中には人命に関わるような対応の優先度が高いものと，単なる報告のように災害対策本部が対応する必要性が薄く優先度が低いものが混在している．そのため，災害対策本部の職員はこれらのクロノロジーの優先順位を判断して災害対応を行っている．そこで，クロノロジーの優先度を高・中・低の３段階で定義し，その優先度を機械学習モデルで推定することで，災害対策本部職員を補助し，負担を軽減して災害対策に専念できるように研究を行う．本研究では特に，特定の災害のクロノロジーで学習したモデルが，他の災害のクロノロジーに対してどの程度優先度を推定できるかを検証する．実験の結果，GPTNeoX-3.6bを利用したモデルが，学習データとは異なる災害のクロノロジーの優先度推定において，特に有効であることが明らかとなった．