EgoEMSは、緊急医療サービス（EMS）における認知支援を目的とした初のエンドツーエンドの高忠実度マルチモーダルエゴセントリックデータセットです。このデータセットは、62人の参加者によってシミュレーションされた233の緊急シナリオから、20時間以上のリアルな手続き的EMS活動を捉えたもので、特に46人のEMS専門家が参加しています。開発にはEMSの専門家と協力し、国家基準に準拠した形で行われました。データはオープンソースの低コストで再現可能なシステムを用いて収集され、キー手順、タイムスタンプ付き音声トランスクリプト、アクション品質メトリクス、セグメンテーションマスク付きのバウンディングボックスといった注釈が付けられています。これにより、実際の緊急対応のダイナミクスを反映したレスポンダーと患者の相互作用が強調されています。また、リアルタイムのマルチモーダルキー手順認識とアクション品質推定のためのベンチマークも提供しており、EMS向けAIサポートツールの開発に貢献することを目指しています。