Project/Area Number |
21H04849
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
Principal Investigator |
福井 小紀子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 教授 (40336532)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野口 麻衣子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 准教授 (60734530)
石川 孝子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 特任准教授 (90779927)
栄藤 稔 大阪大学, 先導的学際研究機構, 教授 (50764742)
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70313153)
古徳 純一 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195)
山本 則子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90280924)
浅海 くるみ 東京工科大学, 医療保健学部, 講師 (90735367)
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Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥41,860,000 (Direct Cost: ¥32,200,000、Indirect Cost: ¥9,660,000)
Fiscal Year 2024: ¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
Fiscal Year 2022: ¥13,390,000 (Direct Cost: ¥10,300,000、Indirect Cost: ¥3,090,000)
Fiscal Year 2021: ¥12,610,000 (Direct Cost: ¥9,700,000、Indirect Cost: ¥2,910,000)
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Keywords | 看取りケア / 予後予測 / 終末期 / 非がん / 特別養護老人ホーム / 看取り支援 / 工学技術 / 在宅高齢者 / AI分析 / IoT開発 |
Outline of Research at the Start |
在宅終末期療養者と家族介護者と医療介護職3者を対象に、在宅ケア中の①療養者の身体・心理・社会面の「状態データ」、②ケア記録からの医療介護職の観察・判断を含む「介入データ」、③状態変化と問題発生という「評価データ」を看取りまでの3か月間連続的に集積する。これらをセンシング機器、表情を測る顔認証技術、会話を測る音声録音技術を用いて収集し、データセット化する。これをAI分析して関連性を定式化した根拠に基づく、「看取り支援IoT」(療養者の望む会話を先導する「会話提案ツール」、状態毎の最適ケアを提案する「看取りケアガイド」、会話からケア記録を自動生成する「ケア記録作成デバイス」)を開発し社会実装する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、有料老人ホームの居住者と医療介護職を対象に、在宅ケア提供期間中の①療養者の身体・心理・社会面の「状態データ」、②ケア記録からの医療介護職による「介入データ」、③状態変化と問題発生という「評価データ」を経時的に集積する。状態データは「睡眠中の体動、心拍、呼吸、離床」を計測するセンシング技術(安心ひつじα)、介入と評価データは「科学的介護情報システム(Long-term careInformation system For Evidence; LIFE)および電子ケアカルテのデータを用いて収集する。この状態・介入・評価データセットをAI分析して関連性を定式化し、これを根拠とした状態毎の最適ケアを提案する「看取りケアガイド」、および「緊急受診/入院アラートシステム」を開発し、社会実装することを目的としている。 2年目となる2022年度は、前述した目的を達成するために8月より実施した本調査の実践データの集積とデータの加工・突合作業を行っている。当初の予定では、計測器を用いて身体面のデータ収集、実践データ(LIFEおよび電子ケアカルテ情報)を用いて身体・心理・社会面の収集項目を収集する予定であったが、研究対象施設にてインターネット環境が整わなかったため、計測器からのデータ収集を行うことが出来なかった。そのため、電子ケアカルテ情報から施設入居者の状態情報(バイタルサイン・薬・食事・排泄・睡眠・移動・清潔)、アウトカム情報(死亡、緊急受診・入院)を入手し、データの加工・突合作業を行った。 現在までに8か月分の電子ケアカルテ情報を入手し、アウトカムとなる死亡、緊急受診・入院の発生件数を確認した。研究実施期間終了までの発生見込み数の予測を行い、研究実施期間の適切性などを検討しているところである。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究対象施設内において、データの収集のために必要となるインターネット環境が整わなかったため。 研究に必要となる計測機器からのデータ収集には、インターネット環境が必要となる。研究対象施設にはもともとWi-Fi環境がなかったため、当初の計画ではiPhoneを用いたWi-Fi構築を予定していた。しかし、実際に設置テストを行ったところ、計測機器同士の過緩衝が生じることが判明したため、施設全体にあらたなWi-Fi構築が必要となった。 そのため、計測機器以外(電子ケアカルテなど)のデータ収集を行っている状況である。
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Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、研究対象施設でのWi-Fi構築が整い次第、計測機器データと電子ケアカルテ情報からのデータを突合し、データ構築するためのプログラミングを行う。実測6か月後にプレ解析を行い、問題発生機序のパターン認識や異常検知を探索した上で、AI解析を見据えた「統合データ集積システム」を完成させる。そして、プレテストを繰り返し行いながら「看取りケアガイド」、および「緊急受診/入院アラートシステム」開発につなげる予定である。
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