| Project/Area Number |
21H04326
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
4110:Information science, computer engineering, human informaticsand, applied informatics related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
Yamashita Keiko 名古屋大学, 医学部附属病院, 技術員
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
Fiscal Year 2021: ¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
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| Keywords | IoT（Internet of Things）） / 位置測位 / 業務可視化 / Internet of Things |
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| Outline of Research at the Start |
我が国では少子高齢化が一層進行し、医療、看護、介護のニーズが増えていく一方で少子化による労働力人口減少により、相対的な医療従事者のマンパワー不足が懸念されている。医療従事者の多くを占める看護師は、特にその問題が顕在化しており、職場環境、業務負荷軽減そしてワークライフバランスを改善していくことは看護師の離職を予防し、将来にわたり質の高い看護を提供し続けるためにも重要である。本研究では、IoT（Internet of Things）技術を応用し、低負荷で安全に看護業務を可視化することが実現できるか検証する。
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| Outline of Final Research Achievements |
我が国では少子高齢化が一層進行し、医療、介護のニーズが増えていく一方で少子化による労働力人口減少により、相対的な医療従事者のマンパワー不足が懸念されている。医療従事者の多くを占める看護師は、特にその問題が顕在化しており、職場環境、業務負荷軽減そしてワークライフバランスを改善していくことは看護師の離職を予防し、将来にわたり質の高い看護を提供し続けるためにも重要である。本研究では、IoT（Internet of Things）技術を応用し、低負荷で安全に看護業務を可視化することを実現できるか検証を行った。
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究における、IoT(Internet of Things)技術を活用して、看護行動ラベルデータを教師データとして機械学習を行い、看護師の行動認識モデルを構築することができた。その結果看護行動の自動多クラス分類が可能となった。これらは、業務負荷の大きな要因となっている看護記録の雛形を作成するためのマスタとなり得るため、行動から記録業務への時間減少へ貢献できると考える。業務における問題を可視化することができ業務負荷軽減、そしてワークライフバランスを改善することにつながり、看護師の離職を予防することによって、将来にわたって質の高い看護を提供し続けることが可能となると考える。
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