AIを活用した在宅医療における多職種の情報一元化を可能とする連携システムの開発
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20K21736
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Toyohashi Sozo University |
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Principal Investigator |
藤井 徹也 豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (50275153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 美紀 愛知県立大学, 看護学部, 准教授 (10315913)
箕浦 哲嗣 愛知県立大学, 看護学部, 教授 (80315910)
篠崎 惠美子 人間環境大学, 看護学部, 教授 (50434577)
山口 直己 豊橋創造大学, 保健医療学部, 准教授 (70434579)
山根 友絵 人間環境大学, 看護学部, 教授 (70734028)
酒井 一由 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (90215583)
工藤 慎太郎 森ノ宮医療大学, 総合リハビリテーション学部, 教授 (70737915)
中山 和弘 聖路加国際大学, 大学院看護学研究科, 教授 (50222170)
堀元 美紗子 椙山女学園大学, 看護学部, 助手 (90802637)
西尾 亜理砂 愛知県立大学, 看護学部, 講師 (40551239)
栗田 愛 人間環境大学, 看護学部, 講師 (50759149)
長谷川 小眞子 福井県立大学, 看護福祉学部, 准教授 (20269591)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 人工知能 / 在宅医療 / 在宅療養 |
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| Outline of Research at the Start |
わが国の在宅療養者は、病態などが多様で複雑化しているため、多職種連携医療が進められている。そのため、各職種が情報交換や連携を円滑に行い、療養者にあったケアプランを策定し、適切なケアを提供することが必要である。しかし、現状は在宅療養者をとりまく多職種の連携の困難さが指摘されており、効果的な解決策は皆無である。本研究は、タイムリーに多くの情報を発信、集約できる双方向コミュニケーション機器と、医療情報を有機的かつ複合的に解析できるベイジアン・ネットワークに注目し、在宅療養者に関連する所属の異なる医療者が、タイムリーに情報交換・共有でき、適切な判断(ケアプラン)を可能とするＡＩシステムの構築を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
在宅医療における多職種連携上の情報共有に関する調査を行った。回答率61.3％（質問紙およびオンライン調査LimeSurveyへの回答）であった。現在の職種の記載がなかった回答を除く250名分を有効回答として分析した。情報共有方法は、電話、FAX、対面会議などあった。保健師以外の4職種との情報共有方法では、「満足している」「まあ満足している」を合わせて約60～70％であった。「月に1回程度」の情報発信が最も多かった。情報発信頻度の満足感は、いずれの職種への発信についても「まあ満足している」が多かった。情報の内容については、どの情報も「とても必要」「まあ必要」合わせて90％以上であった。他に共有の必要性を感じる情報としては、ACP・予後の受け入れ、医師の指示や医師との関係、経済状況、地域・近隣との関係などであった。現在の情報共有の程度では、「いつも共有している」「まあ共有している」を合わせていた割合で最も低かった睡眠の状況であっても66.8％であり、70％台6項目、80％台が9項目、90％台が1項目で90.2％（ADLの状況）であった。「いつも共有している」割合が最も高かったのは、実施した処置やケアの内容36.0％、次いでADLの状況35.6％、今後の治療や生活に関する本人または家族の要望34.4％であった。また、他職種との情報共有について「ほとんど困難を感じていない」が48.4％、「時々困難を感じている」40.0％であった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
看護職以外の職種からは、AIシステムに必要な情報内容について、質問紙により詳細に確認することができた。また、看護職人工知能（以下：AI）のシステム自体の基盤は、順調に進めることができていることから、2022年度については一定の成果は挙げることができたと評価できる。また、質問紙調査での結果をAIへ記憶させる作業を実施している。そのため、多職種間で共有する必要がある情報についてAIへの情報の貯蓄が進んでいる状況である。入力は間もなく終了する予定であるため、遅れは取り戻すことができる予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、在宅医療における多職種連携に必要な情報項目、情報共有の方法と課題について、6月上旬にはAIへの記憶作業が終了する予定である。7月下旬までには研究分担者間で、AIの使用を実践して更なる記憶の貯蓄を終了する予定である。また、収集したデータについては、2023年度中に発表予定であり、当初の計画通りに進捗できると考える。その後、インタビュー調査を実施して、データを収集・分析する。このことで、当初計画どおりに進捗できる。AI開発グループについては、基盤の作成については、順調に進んでいるため、2023年度中には、調査結果を投入することで、年度内に運用できる予定である。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
