| Project/Area Number |
21K10554
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
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| Research Institution | Tohoku Medical and Pharmaceutical University |
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Principal Investigator |
金澤 悦子 東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護師 (10447154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石幡 浩志 東北大学, 歯学研究科, 助教 (40261523)
瀬戸 初江 東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護部長 (50813995)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 看護業務量調査 / データ収集 / 可視化 / アプリケーション / 看護業務 / 診療支援 / データベース / 人工知能 / 自動記録 |
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| Outline of Research at the Start |
看護業務量調査は医療の改善や効率化に必要だが、看護や処置の実施時とのタイムラグから実態との乖離が生じていた。そこで看護や処置の内容を日常的に使用する電子カルテ端末を通じて自動収集し、かつ、結果の表示と分析を可視化して業務改善につなげる汎用性の高いアプリケーションを開発する。これは医療従事者が端末へ患者の容体および看護・処置内容のキー入力、あるいは画面上の選択した項目をバックグラウンドで記録、画面解析するもので、端末画面を自動判読するAI-OCRアプリを中核とする。アプリは電子カルテ端末に統合してコストを最小限にすると共に、実施した業務入力を自動的分析、業務量調査の日報化までを視野に開発を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
看護業務量調査は業務改善や効率化に役立てられているが、臨床現場ではリアルタイムに記録されることはなく、看護・処置の実施時とのタイムラグから業務実態との乖離が生じている。そのため、看護や処置内容を自動収集し結果の可視化を可能にする汎用性の高いアプリケーションを開発することとした。
2021年度では無記名自記式質問紙調査を実施し、看護業務量調査の現状把握と調査法改善策のハード・ソフト面からの検討を行ったが、システム利用は自記式記入の業務量調査方法に比べデータ収集や結果の表示・分析・報告のメリットが大きいことが改めて確認された。その結果をふまえ、2022年度では医療現場のスタッフに負担を強いることがなく正確でタイムリーなデータ収集方法や結果の可視化を図るICTを中心とした情報収集を行った。
データ収集については、スタッフが患者の容体や看護ケア・処置内容を電子カルテへ入力、あるいは画面上の項目を選択し入力した内容を、OCR-AIを用いて電子カルテ記録およびその画面を自動判読・解析することができ、スタッフが意識せずデータ収集や結果の可視化が可能となるように検討した。現状では電子カルテ画面には膨大なデータが表示されていることから、業務量調査に必要な項目の精査とその項目のみをOCR-AIを用いて抽出するしくみを検討・試作中である。もう1つは、スタッフが意識することなくデータ収集が可能な位置電流検知システムを活用したデータ収集である。このシステムはME機器の利用状況を自動的に集積・分析することを目的に開発されたものである。このシステムはスタッフへのタグ着用により位置情報を利用してデータ収集する方法であるが、データの分析についてはOCR-AIを用いて行うことを検討している。このように、今年度は業務量調査の課題であるデータ収集と結果の可視化についての情報収集・検討・試作を行っている段階である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は、2021年度で実施した看護業務量調査の現状把握および調査法改善策のハード・ソフト面からの検討結果をふまえ、医療現場のスタッフに負担を強いることがなく正確でタイムリーなデータ収集方法、結果の可視化を図るICTを中心とした情報収集を行った。
データ収集については、スタッフが意識せずデータ収集や結果の可視化が可能となるように、OCR-AIを用いて電子カルテ記録およびその画面を自動判読・解析すること、業務量調査に必要な項目の精査とその項目のみをOCR-AIを用いて抽出するしくみを試作していること、位置電流検知システムを活用したデータ収集の検討とOCR-AIを用いたデータの分析も行っている。このことから、業務量調査の課題や試作にむけた検討が進んでいるため、予定通り進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究では、OCR-AIを用いた電子カルテ記録およびその画面の自動判読・解析、あるいは位置電流検知システムを活用したデータ収集とOCR-AIによるデータの分析・可視化したシステムの試用を、1部署対象に実施し、システムの運用可能性と業務改善効果を検討・評価する。これにより、実施した業務データの収集と同時に、容易に業務量調査が可能となり、業務の評価や改善が図られる。また、患者や医療者へ安全で安心な医療の提供、業務の効率化による経営改善につながることが期待できる。COVID-19の感染リスクが低減される現在、看護のトレーサビリティに利用することも視野に実用的なシステム構築を目指す。
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