遺族のうつ・複雑性悲嘆予測モデルの精度向上と自然言語処理技術の活用

Research Project

Project/Area Number	23K16433
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 58060:Clinical nursing-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	青山真帆東北大学, 医学系研究科, 講師 (30781786)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	遺族ケア / グリーフ / 終末期ケア / 自然言語処理 / スクリーニング
Outline of Research at the Start	本研究の主な目的は、死別後のうつ・複雑性悲嘆のスクリーニングのための予測モデルを開発し、精度を明らかにすることである。(1)医療者の直接評価は最小限にする、(2)通常臨床で入力している電子カルテの看護記録などの非構造化データを自然言語処理の技術を用いて予測に活用する、の2点によって、看護師等の医療者が負担なく簡便にスクリーニングできうる、精度の高い予測モデルの開発を目指す。そのために、患者の死別前から死別後2年の縦断調査と電子カルテ調査とのリンケージ、自然言語処理技術を用いたモデリングの可能性を探索する。