AI拡張型看護支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number	22K10639
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
Research Institution	Iryo Sosei University
Principal Investigator	伊藤嘉章医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	今井哲郎広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173) 川口孝泰医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613) 大石朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257) 葛西好美医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154) 高橋道明医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (90710814)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	生体情報 / 指尖容積脈波 / 看護実践 / 心不全 / 意思決定支援 / 自然言語処理 / フェイストラッキング / 機械学習
Outline of Research at the Start	本研究は、患者のモニタリングデータ（患者情報）と看護師の意思決定（看護情報）を拡張知能技術によって融合し、心不全患者の個別化医療実現に向けたAI拡張型看護支援システムの開発を目的とする。第１フェーズは、患者・看護情報を特徴量ベクトルとし、看護師の判断データを教師信号とした教師あり学習を実施し、意思決定（判断ベクトル）を提案するシステムを構築する。第２フェーズは、開発したシステムに対し、さらなる精度向上を目的としたアルゴリズムの見直しを実施する。第３フェーズは、検証実験を実施する。
Outline of Annual Research Achievements	医療分野ではAI（Artificial Intelligence）による意思決定支援ツールの開発が活発に営まれ、従来の治療中心の医療から予防医療・予見医療への移行が急速に進んでいる。AI技術は、大量のデータを収集することで予測精度を向上させるが、過去に前例のない事例が出現する医療現場においてAI技術による判断では、対応が難しいケースが多い。そこで本研究は、センシング技術で測定可能なデジタル情報と人間の心理・感情といったアナログ情報、さらには対象の些細な変化を察知する看護観察技術と判断を融合した新たなAI拡張型看護支援システムの開発を目的とした。2022年度は基礎研究として看護支援システムの検討に取り組んだ。特徴量ベクトルの候補として検討している指尖容積脈波データを対象から測定し、対象の状態に応じた状態判別モデルの作成に取り組んでいる。また看護実践知を量的データとして取り扱うために、報告された事例データから慢性心不全患者への看護の実際を明らかにする取り組みを開始している。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 生体情報を用いた機械学習モデル、事例データから収集した質的データの解析を進めているが、量的データと質的データを統合したモデルの検証と開発は遅れている。理由は生体情報・質的データの収集に時間を要したためである。
Strategy for Future Research Activity	当初の研究計画に大きな変更はない。引き続きデータ解析を進めながら、目的達成に向けて量的データと質的データから患者の状態を判別する機械学習モデルの作成に取り組みつつ、研究を推進する。