患者の場所や病院の状況などをもとに短時間で救急搬送する病院を決定することは人命救助の上で重要である。本研究は、患者の場所と病院との対応関係を2部グラフ構造としてとらえ、ある場所からある病院に搬送される頻度を精度良く予測するためにグラフ深層学習を用いた手法を提案し、東京都の実際の救急搬送データを用いた実験で有効性を確認している。本研究は東京工業大学と産業技術総合研究所と東京大学の共同研究であり、産総研・東工大実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリの課題2-5「グラフデータの学習・マイニングとその応用」の研究成果の一部である。