AIを活用したリハビリテーション看護領域の安全教育システムの開発
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22K10693
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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 | Komazawa Women's University |
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Principal Investigator |
長嶋 祐子 駒沢女子大学, 看護学部, 准教授 (90587643)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
立野 貴之 玉川大学, リベラルアーツ学部, 准教授 (50564001)
金 宰郁 松蔭大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (00799926)
小野坂 益成 松蔭大学, 公私立大学の部局等, 講師 (10769855)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 安全教育 / リハビリテーション看護 / 安全教育システム / AI |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、疾病・障害から回復過程にある人を対象としたリハビリテーション看護領域の安全管理・教育を支援する、Artificial Intelligence：人工知能を活用した基盤技術の開発と評価である。
開発する技術は、援助場面の動画から重要度別に分類したリスク、特定の状況や看護師の行動をAIに繰り返し学習させることで、学習者が自分の援助行為を撮影し、撮影した行為からリスクをAIに判定させることができるようにする。リスク判定は経験のある看護師が無意識に行ってきた潜在的な知見や判断をAIにより体系化する。
本技術は看護学生や新人看護師への安全看護の教育教材の作成、補助に期待できる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、リハビリテーション看護領域における安全教育支援のための基盤技術を開発し、教材として活用できるか評価することである。2022年度は基盤技術開発に先立ち、リハビリテーション看護場面のシミュレーション動画作成のための準備と基盤技術となるシステムについての共通理解を優先して行った。
リハビリテーション看護場面における特徴的なシミュレーション動画の撮影準備にあたり、リハビリテーション看護場面にかかわる文献調査を行い、患者の転倒に関わる場面設定を確認した。臨床におけるリハビリテーションをキーワードとするインシデントが多く発生する場面や医療者の視点を明らかにした上で現在、シナリオの作成を行い、撮影に向けて準備している段階である。さらに、研究者間において、安全教育支援のためのシステムについての共通理解および準備を行っている。リハビリテーション看護におけるインシデントとして取り扱う場面において、リスク発生の予兆となる特徴を、データ化する際に使用するシステム開発のために、看護師の経験に基づく思考を蓄積する。その際、信頼性の高い行動分析方法および、学習時指摘する際に必要な重要度を示すインターフェースを確認した。さらにリスク発生についての行動分析方法について確認できた。なお、2022年度の成果は、日本教育情報学会 第38回年会（埼玉、8月）、Society for Information Technology & Teacher Education International Conference,（ Apr in San Diego, CA, United States）、駒沢女子大学看護学部紀要で発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年度の当初計画では、リハビリテーション看護場面のインシデント発生に関わる患者・看護師の活動場面を撮影し、シミュレーション動画を作成する。さらに作成した動画からリハビリテーション看護に多くかかわる看護師の経験知を行動の視点から分析することにより、インシデント発生に関わるリスクについて検討するまで実施する予定であった。
現在までの進捗状況として、動画作成に関しては、インシデント発生が多いとされるリハビリテーション看護場面を設定し、撮影の際の道筋を示したシナリオの検討および作成までは終了しているが、撮影・編集までには至っていない。撮影に関しては、人・物的準備が整い次第、実施する予定である。その動画をシミュレーション動画として編集後、データ収集のために試用する。経験ある看護師の経験知をシミュレーション動画を利用してデータ収集する前に、所属大学の研究倫理審査委員会への研究計画書を提出、承認を受け実施する。
研究参加者を募集し、研究参加への同意が得られた対象に対して、作成したシミュレーション動画を確認してもらい、リスク発生の予兆となる特徴について、視点追跡およびリスクのレベルなど、データ収集を行っていく予定である。さらに、2024年度には研究参加者AI学習用データの蓄積を実施する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の取り組み内容として、以下の項目がある： 1.作成したシナリオをもとに、撮影用機材を準備する。この準備の過程で、撮影協力者および出演者とも協力して進める。撮影後、インシデント発生の要素やリスクの予兆となる特性が漏れないよう、シミュレーション動画として編集する。2.リスク発生場面において看護師の行動に特化した分析を行う。研究倫理審査委員会の承諾を得た後、研究参加者を募集し、参加者は臨床で活躍するリハビリテーション看護を中心に行う看護師とする。リスクを予防するためのデータ収集には、撮影したシミュレーション動画および先行研究で使用した動画を試用する。データ収集時には、先行研究で使用したインターフェースを利用し、データの蓄積にはAIを活用する。同時に、システムの活用方法も検討する。これらの取り組みは、2023年度から2024年度に実施する予定である。3.2025年度以降は、AIによって抽出された場面と経験のある看護師および教員が抽出した場面の類似性を比較し、教師データの評価を行う。さらに、重要度レベルとタイミングを学習させ、必要に応じて、追加のデータ収集と蓄積も行う。4.安全教育教材のシステムを開発し、学生や新人看護師の研修などで試用し、その妥当性と信頼性を評価する。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
