Project/Area Number |
22K11240
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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Research Institution | Tohoku Bunka Gakuen University |
Principal Investigator |
宮下 真子 東北文化学園大学, 医療福祉学部, 准教授 (70765429)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮下 光令 東北大学, 医学系研究科, 教授 (90301142)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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Keywords | 緩和ケア / 高齢者 / 患者報告型 / IT技術 / IPOS / システム開発 |
Outline of Research at the Start |
高齢者からの身体症状や精神症状、社会的な問題など患者報告型アウトカムの取得は、身体機能や認知機能の低下により、多くは医療者による聞き取り形式に頼らざるを得ず、その負担などが医療現場での実装を困難にしている。 本研究ではIT技術を駆使した新しい患者報告型アウトカムの取得方法を開発する。IT技術は画像認識・音声認識技術、自然言語処理、人工知能の組合せを想定し企業および病院と共同でタブレット型端末を開発する。1年目にタブレット型端末を開発し、2~3年目に高齢患者を対象に実装試験を行い評価と修正、電子カルテとの連携に挑戦する。開発するタブレット端末は高齢患者以外にも利用でき、日常の看護ケアに活用できる。
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Outline of Annual Research Achievements |
患者報告型アウトカムとは、痛みなどの身体症状をはじめとした精神症状、社会的な問題などを患者から直接聞き取ることである。高齢者からの患者報告型アウトカムの取得は身体機能や認知機能の低下により、聞き取り形式を取らざるを得ないことが多く、医療者の負担などが臨床現場における実装のハードルになっている。本研究ではタブレット型端末とIT技術を駆使した新しい患者報告型アウトカムの取得方法を開発する。IT技術としては画像認識技術、音声認識技術、自然言語処理、人工知能の組み合わせを想定しており、IT企業および東北大学病院と共同で開発する。1年目にタブレット型端末の開発し、2~3年目に高齢患者を対象とした実装試験を行い評価および修正、電子カルテとの連携に挑戦する。開発したタブレット端末は原理的には高齢患者以外のすべての患者や市民を対象に利用するものであり、患者報告型アウトカムに限らず、日常の看護ケアに活用できるものである。 2022年度は主として音声認識技術について検討した。患者報告型アウトカムとしてはIPOS(Integrated Palliative Care Outcome Scale)を用いて、健常人を対象としたパイロット調査後に診療所や高齢者施設でリクルートした高齢患者100人の症状聞き取りの録音データを収集した。2023年度は録音データの下処理を行ったのちに、自然言語処理技術および人工知能の技術を組み合わせて、その判読性能を分析する予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19の影響で調査フィールドに入ることができなかったため全体の進捗が遅れた。
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Strategy for Future Research Activity |
2023年度は録音データの下処理を行ったのちに、自然言語処理技術および人工知能の技術を組み合わせて、その判読性能を分析する予定である。その後、画像認識技術などにも研究を広げたい。
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