为什么中暑的老人会被从家中运走？ ~通过融合计算科学和转运中暑患者的统计数据来提供科学支持~

演示要点

〇根据名古屋市消防局的数据推算老年人中暑的发展过程
〇超过30%的老年中暑患者体温调节功能可能明显下降
〇〇确认伴随脱水的中暑是由数天的积累引起的，而不是一天的

摘要

名古屋市消防局和V体育课题组2020年，我们开始联合研究分析中暑患者的数据。作为这项工作的一部分，我们结合了名古屋市消防局获得的被认为患有中暑的运输者的大数据和V体育与横滨国立大学合作开发的人体热模拟技术，分析了老年人中暑的机制。
　V体育根据名古屋市消防局近两年（2019年、2020年）获得的紧急运输人员的体温（腋下）、发生地点、时间等大数据（体温（腋下）、发生地点、时间），进行了大规模数值模拟。通过模拟分析比较个别患者的体温升高情况，我们科学证实，中暑的老年人中至少有30%会出现体温调节功能明显下降或严重脱水的情况。此外，根据预计每天的出汗量，推测伴有脱水症状的中暑是由于几天内脱水积累而引起的。未来，我们计划利用在教育活动中获得的知识来降低中暑风险。

研究背景

　因中暑而接受紧急服务运送的人数逐年增加。即使在人口减少的社会中，由于全球变暖和人口老龄化，预计中暑紧急呼叫数量和患者数量将进一步增加。尽管自2020年以来开展了各种提高认识的活动，包括环境部发布的中暑风险警报，但这并没有导致运输人数的充分减少。在这种情况下，有必要加深个人对中暑的认识，寻找降低中暑风险的方法。
　V体育的一个研究小组开发了一种技术，通过使用考虑了 50 多种组织结构的详细人体模型进行大规模模拟来估计出汗量和体温升高。考虑到身体形状和热生理现象，我们在现实环境中再现了体温和出汗，并分析了老年人因衰老而出汗量减少导致的风险增加，以及幼儿体形差异导致的风险增加[1,2]。此外，通过应用分析技术，我们合作开发了基于网络的意识工具“中暑自检”[3]（日本气象协会的“迈向零中暑®”项目），以及开发个人风险监测方法[4]（NTT hitoe）。
　我们于2020年7月开始与名古屋市消防局联合研究，通过大数据和计算科学的融合，我们开发了一种更详细的技术，可以预测每个行政区因中暑而被送往医院的人数，同时考虑到天气信息和人口趋势[5]，并将其应用于旨在进一步完善应急和应急系统并提高认识的举措中。
　此前的研究仅关注被送往医院的中暑人数及其症状，但对于占被送往医院的人数的55%的老年人在家中发生中暑的过程存在很多未知。如果能够科学地解释这种情况，希望能够得出具体的对策。

研究内容

　V体育研究小组分析了名古屋市消防局提供的大数据。 2019年和2020年，因中暑被送往名古屋的人数为2513人。其中，选取2019年5月1日至2020年9月30日、2020年5月1日至2020年8月31日期间65岁及以上的中暑患者进行分析。分析对象为1299人，其中555%确诊在家中中暑。
　我们根据体温（腋下）、发生地点、运输日期和时间以及运输当天早上至运输时的天气数据，通过大规模数值模拟再现了被运输人员的核心体温和出汗情况，并与实际运输时的体温进行了比较。这里，紧急转运时体温为37°C以下的转运者（1,299名患者中的437名）被排除在分析之外，因为据认为急救治疗（用制冷剂、冰块等冷却）效果很大。尽管这取决于典型日本房屋使用的建筑材料类型，但早上 4 点到晚上 7 点的室温通常比室外温度低几度。 （很少使用空调时），此后室温略高于室外温度[6]。为此，我们近似波动较大的室外温度作为输入参数。
　图1显示了针对健康成年人、65岁和75岁的模型在2020年8月的深部体温和体表温度的分析结果。图中显示，再现典型老年人的体温调节功能时，盛夏室内核心体温为38℃以下，但实际运输过程中42%的患者体温为38℃以上。

图1(a)2020年8月体温变化，(b)8月15日14:00体表温度

　
　接下来，我们用计算机重现了每位65岁以上实际中暑患者的情况，并根据老年人的标准出汗量，在他们完全不出汗的假设下估算出他们的核心温度。图2显示了运输过程中测量的体温与计算的核心体温的比较。没有出汗的体温（图2，右）比标准模拟出汗的体温（图2，左）更符合运输过程中的实际体温，这表明身体的体温调节功能，包括热感知，可能会受到显着损害。

图 2 运输过程中测量的体温与计算的核心体温的比较。 （左）模拟标准老年人的出汗情况； （右）假设根本没有出汗。

另外，假设体温调节功能健康，根据被转运者的情况推算转运当天的出汗量最多为500g（不包括无感蒸腾量），不足体重的1%，并且考虑到患者通过进餐获取一定量的水分，因此提示脱水症状并非仅由当天的影响引起，而是由数天的水分积累引起的。这与我们课题组之前的研究结果一致[7]。

社会意义

　这项研究澄清了日本住房环境中老年人中暑发病机制的一部分，而此前对此缺乏科学知识。这项研究提供的科学证据表明，许多人对热的感知能力比他们实际感受到的要低，即使他们不口渴，他们也会在几天内逐渐脱水。这些结果表明，即使你不觉得热或口渴，你也需要使用温度计主动采取防暑措施并经常喝水，以及根据客观数据鼓励周围人的重要性，因为你可能没有意识到这一点。

新闻稿信息和相关主要论文

[1] A Hirata*、T Nomura 和 I Laakso，“被动热暴露期间老年人体温和出汗的计算估计”，《国际热科学杂志》，第 89 卷，第 3 期，第 154-163 页，2015 年 3 月。
[2] 开发与天气数据关联的中暑风险评估系统 - 仲夏在柏油路上行走的婴儿 60 分钟内中暑的风险 - 2016 年 7 月 26 日
https://wwwnitechacjp/news/press/2016/4863html
[3]《中暑自检》首次发布！ 〜“针对每个人”的防暑措施〜2017年4月25日
https://wwwnitechacjp/news/press/2017/5676html
K。 Kojima、A Hirata*、K Hasekawa、S Kodera、I Laakso、D Sasaki、T Yamashita、R Egawa、Y Horie、N Yazaki、S Kowata、K Taguchi 和 T Kashiwa，“使用暴露于环境热和太阳辐射的天气数据快速计算温度和水分流失的中暑风险管理”，IEEE Access，第 6 卷，第 3774-3785 页，2018 年。
[4] 开发一种基于热生理学的热身体状况不良风险评估和预警方法 ~ 旨在保障在炎热环境中工作的工人的安全 ~ 2020 年 11 月 13 日

[5] 开发预测名古屋市行政区转运中暑患者数量的技术～预计从本周起～2020年7月22日转运中暑患者数量将会增加
https://wwwnitechacjp/news/press/2020/8429html
T。 Nishimura、EA Rashed、S Kodera、H Shirakami、R Kawaguchi、K Watanabe、M Nemoto 和 A Hirata“根据天气数据估计热相关疾病发病率的社会实施和干预：日本名古屋市的案例研究”，2021 年。（待出版）
[6] 堀越哲美《日本住宅室内气候的实际状况——热环境与季节变化》学术动态，第24卷，第8期，第50-58页，2019年。
[7] 利用天气数据预测中暑人数 - 科学证明老年人中暑风险受连续 3 天热量积累影响 - 2019 年 7 月 17 日
https://wwwnitechacjp/news/press/2019/7579html
S。 Kodera、T Nishimura、E Rashed、K Hasekawa、I Takeuchi、R​​ Egawa 和 A Hirata*，“根据天气数据估算与热有关的发病率：2013-2018 年日本三个县的计算研究”，环境国际，第 130 卷，文章编号 11。 104907，2019 年 9 月。

▶有关新闻稿材料的详细信息，请参阅以下页面。

联系信息

研究相关

[关于一般研究]
V体育工学研究生院
电气/机械工程系
平田昭正教授
电话：052-735-7916
电子邮件：ahirata[at]nitechacjp

[关于中暑患者数据]
名古屋市消防局急诊科急救科
负责人：石仓、丹羽、清水
电话：052-972-3552

与公共关系相关的事宜

V体育企划公关科
电话：052-735-5647
电子邮件：pr[at]admnitechacjp

*请将每个 [at] 替换为 @。