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がん患者遺族の自由回答自動分析システムの開発/検討:遺族の声を見落とさないために

Research Project

Project/Area Number 23K16413
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 58060:Clinical nursing-related
Research InstitutionTohoku University

Principal Investigator

升川 研人  東北大学, 医学系研究科, 助教 (50964681)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords緩和ケア / 自然言語処理 / 機械学習 / 遺族調査 / 緩和ケアの質評価
Outline of Research at the Start

緩和ケアの質評価のため、がん患者のご遺族を対象とした全国規模の調査が広く実施されている。その調査項目に含まれる「自由回答」には、選択式の設問では捉えられない緩和ケアの質改善に有用な意見が多く含まれている。しかし、全国規模の調査で得られる自由回答は1万件を超え、自由回答を分析するには多大な時間と労力を要する。そこで、本研究ではがん患者ご遺族の貴重な声を見落とさないためにも、近年注目されている人工知能や自然言語処理技術を活用し、遺族調査内の自由回答の分析システムを開発/検討する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、自然言語処理と機械学習を活用し、我が国の遺族調査における自由回答の自動分析モデルを開発しその精度を明らかにすることである。2023年度は、モデル開発のために全国遺族調査の自由回答約30,000件の内容分析と、新たな自由回答への性能評価のために使用する自由回答を得るためにがん患者遺族を対象としたインターネット遺族調査を実施した。内容分析をした結果、自由回答の内容は、26のカテゴリ(102のサブカテゴリ)に分類されることが明らかになった。カテゴリの内訳は、「医療・介護・福祉制度を充実させてほしい」「連携の強化をして欲しい」「経済的負担を軽減してほしい」「入院期間の制限を緩和してほしい」「スタッフの材確保・処遇改善をしてほしい」「療養環境を充実させてほしい」「医療へのアクセスを改善してほしい」「患者家族に配慮した詳しい説明をしてほしい」「医療者のコミュニケーション・振る舞いをよくしてほしい」「医療者・患者・家族での話し合いを促進してほしい」「医療の質を向上してほしい」「医療・介護スタッフの教育を徹底してほしい」「医療を均てん化してほしい」「患者・家族が希望した治療・ケアを行なってほしい」「希望した療養場所で過ごさせてほしい」「患者と十分な時間を過ごさせてほしい」「苦痛の緩和をしてほしい」「緩和ケアを充実させてほしい」「治療や技術を発展させてほしい」「疾患の早期発見/予防を充実させてほしい」「一般社会で疾患・療養生活・緩和ケアについて普及してほしい」「患者・家族への情報提供/教育」「在宅医療を充実させてほしい」「在宅医療に関して不安がある」「家族・遺族ケアを充実させてほしい」「食事に関することを改善してほしい」であった。今後はこの内容分析をもとにモデルを開発して、外部データへの性能を評価する予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

内容分析による正解ラベルの付与は予定通り終了しており、来年度予定していた遺族調査も前倒しで実施することができた。

Strategy for Future Research Activity

機械学習モデルの開発を実施する。申請者が過去に実施した解析内容をそのまま応用可能であるため、今後の進行には問題ないと考える。また、外部の自由回答への正解ラベル付与のために申請者の研究室内の専門看護師に依頼することで円滑に実施可能である。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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