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 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• 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 / 抑制 / 動作解析 / AI / 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。
今年度は、（1）の研究の倫理審査を通し、データ収集を開始した。以下に、具体的な研究計画を示す。観察研究として既存の監視カメラの動画を使用する。医療安全の観点から事例検討をするために保存している動画5例を使用した後ろ向き調査と、倫理承認後から予定外抜去を起こした、あるいは予定外抜去未遂の場面を使用する前向き調査を実施する。患者がどのような状況にあったかを知るため、看護師への聞き取りも行う（Survey1：リアルデータ）。また、調査施設では、年間10例程度しかチューブの予定外抜去が生じないことから、データを補完することと、シミュレーションデータを全く用いない場合や、特定の行動パターンの特徴だけを学習してしまう過学習の対策として、どの程度教師データを用いるべきか、学習曲線やモデルの性能評価指標を慎重に検討するために、ICU看護師が予定外抜去した場面を再現した動画も作成し分析対象とする。さらに、詳細な解析を行うために3次元データを得ることを目的に、ICU看護師がモーションキャプチャを装着し予定外抜去した場面を再現した動画も撮影する（Survey2：シミュレーションデータ）。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

COVIDパンデミックにより、行動制限があったことと、調査施設のICUへの入室患者が減少したため

Strategy for Future Research Activity

当初の計画に則ってデータ収集を進める。並行して、AI橋渡しクラウド（人工知能処理向け計算インフラストラクチャ）上に分析環境を構築する。構築した環境で、収集した動画を用いて様々なモデル化の手法を検討する。