動画解析によるICUでのチューブ自己抜去予測モデルの開発

• Project/Area Number: 20K10753
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58060:Clinical nursing-related
• Research Institution: National Center for Global Health and Medicine
• Principal Investigator: 梅田 亜矢 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 看護師 (00734013)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡本 竜哉 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, ICU・CCU・HCU管理室医長 (30419634)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 予定外抜去 / ICU / 身体抑制 / 動作解析 / AI / 抑制 / 自己抜去 / 動画解析

Outline of Research at the Start

ICUの患者は重症であるため、気管挿管やドレーン類など生命に直結するチューブ類を挿入されていることが多い。患者は常に興奮したり、チューブを自己抜去したりする状況ではないが、いつ自己抜去するか予測できないため、長時間、身体抑制を行なっている現状がある。そこで、本研究は、動画解析によりチューブ自己抜去予測モデルを開発することを目的とし、以下のように研究を進めていく。(1) 患者はどのような状況でチューブを自己抜去するのか、自己抜去前には予兆動作があるのかを明らかにする。(2) 作成したモデルで、チューブ自己抜去の検知と予測がどの程度可能かを検証する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、動画解析によりチューブ自己抜去予測モデルを開発することを目的とし、以下のように研究を進めている。(1) 患者はどのような状況でチューブを自己抜去するのか、自己抜去前には予兆動作があるのかを明らかにする。(2) 作成したモデルで、チューブ自己抜去の検知と予測がどの程度可能かを検証する。昨年に引き続き、予定外抜去を起こした、あるいは予定外抜去未遂の場面の動画を収集し6件の対象者から、研究使用の同意取得が得られた。また、データ補完と3次元データを得ることを目的に、モーションキャプチャーを装着した看護師により予定外抜去を再現した動画を10例収集した。
当初は2022年度が最終年度であったが、COVID-19のパンデミックでデータ収集に難渋したため、研究期間を延長した。当初の計画では、モデルの検証までを計画していたが、現在の研究の進捗状況からモデルの開発を目指すこととする。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

COVID-19の影響で家族の面会が禁止されていることで同意を得る機会が少ないため

Strategy for Future Research Activity

当初の計画では、モデルの検証を計画していたが、モデルの開発に修正し、分析を進めていく