| Project/Area Number |
23K09934
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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 58060:Clinical nursing-related
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
築田 誠 兵庫県立大学, 看護学部, 講師 (40617594)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小橋 昌司 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00332966)
伊東 由康 敦賀市立看護大学, 看護学部, 准教授 (10867667)
本田 順子 兵庫県立大学, 地域ケア開発研究所, 教授 (50585057)
野島 敬祐 京都橘大学, 看護学部, 准教授 (70616127)
藤田 大輔 兵庫県立大学, 工学研究科, 助教 (90907867)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 人工呼吸器 / インシデント / 安全管理 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
人工呼吸器に関連したインシデントが後を絶たず、日本医療機能評価機構によると年間150件～200件程度発生している。個々の事案の要因を定性的に分析することにより、ヒューマンエラーを予防するためのチェック業務や安全管理教育が追加され、業務量のみが増加しているの。そこで、本研究ではAIを活用し、人工呼吸器ケアを実践する看護師を支援する安全管理システムの学術的基盤構築を目的とする。具体的には①人工呼吸器関連インシデントを予測するためのデータベース開発、②AIを活用した人工呼吸器関連インシデント予測アルゴリズムの構築、③インシデント予測モデルに基づいた人工呼吸器ケア安全管理教育の検討である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、人工呼吸器ケアに関連したインシデントをAI技術を活用して予測し、安全管理を支援するシステムの構築を目的としている。特に人工呼吸器関連インシデントが年間150～200件発生し、看護師が関与する事例が多い背景を踏まえ、ヒューマンエラーの軽減と業務負担の軽減を目指している。具体的には、①インシデント予測データベースの開発、②自然言語処理と機械学習による予測アルゴリズムの構築、③予測モデルに基づいた安全管理教育プログラムの策定を行った。さらに、医療安全病院コンソーシアムおよび医療安全研究開発コンソーシアムとの連携を通じて、多職種・異業種融合型のオープンイノベーションを推進し、現場での医療機器開発を統合的に進めている。看護学と工学の連携により、テキストマイニングやヒヤリハット情報の収集・分析を通じて、安全管理に関する新たな知見を創出している。また、兵庫県立大学先端医療工学研究所との連携により、医療現場と直結した研究・開発の環境を整備し、デジタルヘルスやプレシジョン栄養学、看護介護工学などの異分野融合研究を推進している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2024年度は主に人工呼吸器関連インシデントのデータ収集と解析基盤の整備を行った。具体的には、文献レビューを通じたインシデント分析手法の整理を完了するとともに、日本医療機能評価機構および協力医療機関よりインシデント事例を収集した。収集したデータを用いて自然言語処理と機械学習を活用した予測アルゴリズムの基礎構築を開始し、人工呼吸器の設定データ、生体データ、看護師の属性データを統合した分析用データベースを構築した。また、第43回日本看護科学学会学術集会では、テキストマイニングによるインシデント事例の詳細分析を発表し、人工呼吸器ケアのリスク予測に関する新たな示唆を得た。さらに、医療安全シンポジウムにおいては、人工呼吸器ケアの教育プログラム開発と現場実装の成果を報告した。国際学会（INC2025 & EAFONS）では、ウェアラブルデバイスを活用したリスク予測に関する研究成果を発表し、人工呼吸器管理以外の場面でも予測技術の応用可能性を示した。さらに、兵庫県立大学看護学部の学生による卒業研究として、ICUにおける計画外抜管の要因分析を行い、16種類の具体的な抜管要因を明らかにした。また、学術雑誌「看護研究」において、兵庫県立大学先端医療工学研究所の設立とその取り組みについての研究報告を投稿し、病院診療・医療工学・看護学を統合した研究推進の重要性と成果を広く共有した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、既に整備したデータベースを活用し、インシデント予測アルゴリズムのさらなる高度化を図る。具体的には、臨床現場からのリアルワールドデータ収集を強化し、AIモデルのトレーニングおよび精度検証を繰り返すことで、信頼性の高い予測モデルを確立する。2025年度以降は、構築したモデルを基盤として看護師向けの具体的な安全管理教育プログラムを策定し、教育プログラムの臨床実装と評価を進める。また、医療安全研究開発コンソーシアムと継続的に連携し、医療事故・ヒヤリハットデータを広範に共有・活用することで、システム全体の改善および新規医療機器開発を推進する。さらに、倫理的・組織的課題に対する検討も深め、研究成果の実効性を高めるための具体的な運用基盤整備を図る。卒業研究で得られた計画外抜管の詳細な要因分析を踏まえて、現場レベルでのより具体的な予防策の開発にも取り組んでいく。また、兵庫県立大学先端医療工学研究所の機能を活用し、臨床と研究を密接に結びつけた取り組みをさらに拡充していく。
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