| Project/Area Number |
22K10412
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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 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
Akiyo Hineno 信州大学, 医学部附属病院, 講師(特定雇用) (20596366)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 昭則 信州大学, 医学部, 特任教授 (10303471)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 患者情報共有システム / AI / 難病医療 / 地域連携 / 体制構築 / ICT |
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| Outline of Research at the Start |
これまで多施設、多職種かつ患者・家族も参加でき、オンライン診療・オンライン会議機能を搭載したクラウド型患者情報共有システムを開発、運用しているが、今後さらに多様化する患者の生活を支援するために、患者情報共有システムの開発とそれを活用した体制づくりの両立を目指す。統合化されたシステムを継続的に利用することで、患者の意思決定支援やアドバンス・ケア・プランニング（ACP）、就労、災害など緊急時にも対応したシームレスな医療提供体制のモデルとなるよう必要な新機能を追加し、地域の難病患者を統合的かつシームレスに継続して支援するための、AI機能を搭載したクラウド型患者情報共有システム、支援体制を構築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We have been operating the patient information sharing system that allows patients and their families to participate, and includes communication function (closed SNS), online medical care, and online conferencing functions. In particular, amyotrophic lateral sclerosis was used by medical staff of multiple professions, and the system was also used by the patients themselves before decision-making, suggesting that the system may be useful for decision-making support. Satisfaction from patients and family members who used the system was high, indicating that the system also contributes to building a good relationship among medical staff. In addition, an AI extraction model was created by AI learning of the written content to visualize the risks that lead to patient hospitalization and emergency responses, and the good points that lead to good sentiments from patients and their families.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
患者情報共有システムにAI機能を追加し、患者のリスクやグッドポイントを可視化することで、疾患特有の症状やリスクの理解も進み、経験の少ない支援者でも患者の状態を把握しやすくなると考えられる。このことは、業務の効率化や支援者側の不安軽減、モチベーションの向上につながり、難病医療や介護に携わる人員の確保、維持が期待できる。このようなシステムを有効に活用した体制づくりは、どの地域でも格差なく、患者・家族が、十分な情報や支援を受け、安心して生活できる一助となる。また、システムを利用したを蓄積し、さらにAI学習させることで、より良いAIモデル作成が可能となると予測される。
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