多職種・多角的データの一元化AIを活用した訪問看護アセスメント支援システムの開発
| Project/Area Number |
23K24690
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| Project/Area Number (Other) |
22H03432 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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| Research Institution | Toyohashi Sozo University |
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Principal Investigator |
藤井 徹也 豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (50275153)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 直己 豊橋創造大学, 保健医療学部, 准教授 (70434579)
中島 怜子 豊橋創造大学, その他部局等, 非常勤講師 (90550278)
箕浦 哲嗣 愛知県立大学, 看護学部, 教授 (80315910)
佐藤 美紀 愛知県立大学, 看護学部, 准教授 (10315913)
西尾 亜理砂 愛知県立大学, 看護学部, 講師 (40551239)
山根 友絵 人間環境大学, 看護学部, 教授 (70734028)
篠崎 惠美子 人間環境大学, 看護学部, 教授 (50434577)
為永 義憲 人間環境大学, 看護学部, 助教 (10802639)
原 好恵 人間環境大学, 看護学部, 講師 (20441397)
栗田 愛 人間環境大学, 看護学部, 講師 (50759149)
堀元 美紗子 椙山女学園大学, 看護学部, 助教 (90802637)
工藤 慎太郎 森ノ宮医療大学, 総合リハビリテーション学部, 教授 (70737915)
長谷川 小眞子 福井県立大学, 看護福祉学部, 准教授 (20269591)
横井 靖子 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 講師 (00842246)
酒井 一由 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (90215583)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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| Keywords | 人工知能 / 在宅医療 |
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| Outline of Research at the Start |
高齢化の進行により、医療は病院から在宅へとシフトしており、訪問看護のニーズが高まっている。訪問看護では、療養者の自宅等に1人で訪問し、その場で療養者の状況を的確に判断してケアを行う必要があるため、訪問看護師のアセスメントを支援するシステムが必須である。訪問看護師のアセスメントの補完として超音波技術を活用すること、加えて、訪問看護師が得た情報と他職種からの情報を一元化し、AI技術により臨床判断およびリスク予測の精度を高め、ケアの方向性を提示するシステムを開発する。本研究により訪問看護師のアセスメント精度の向上が期待でき、療養者の病状の変化への早期対応につながると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は2件の調査研究を実施した。調査研究１では、訪問看護ステーションにおける超音波検査機器の導入状況を調査し、訪問看護での超音波検査機器導入に向けた課題を検討した。全国の訪問看護ステーションの看護師（管理者）1034名を対象に、郵送法による無記名自記式質問紙調査を行った。質問項目は、超音波検査機器の導入の有無、活用場面、導入する上でのハードル等を設定した。266名を分析対象とした（有効回答率25.7％）。超音波検査の学習・研修の経験がない者が224名（84.2％）であった。所属施設で超音波検査機器を導入している7名（2.6％）、導入していない259名（97.4％）であった。導入して良かった点としては、導入している全員が客観的な情報が得られることを挙げた。調査研究２では、アセスメント能力の実態と臨床における判断困難事例について明らかにし、訪問看護師の臨床判断能力向上を図るための具体的な支援について示唆を得た。全国の訪問看護ステーションを無作為に抽出し、1,034名の訪問看護師を対象に、無記名自記式質問紙調査を行った。調査内容は、属性およびアセスメント能力22項目に関する自信の程度、困難事例について尋ねた。170名より返送があり（回収率16.4％）、作業療法士1名を除く169名を分析対象とした。職種は、看護師166名（98.2％）、保健師12名（7.1％）、准看護師3名（1.8％）（複数回答）であった。看護職経験年数は平均24.1年（SD9.9）、訪問看護経験年数は平均7.8年（SD7.2）であった。22項目のアセスメント能力に関する自信で、最も平均が高かったのは「バイタルサインに関するアセスメント能力」で平均3.20（SD0.60）、最も平均が低かったのは「小児患者に関するアセスメント能力」で平均1.78（SD0.75）であった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
調査結果から、訪問看護ステーションにおける超音波検査機器の導入状況や超音波検査機器導入に向けた課題が明らかになった。超音波検査機器の導入は少ない状況であったが、超音波検査機器を活用した訪問看護師は、排泄や褥瘡等に関する客観的な情報が得られ、利用者の負担を軽減できるメリットを感じていた。一方、超音波検査機器の導入・活用には、超音波検査に関する学習機会の確保、高額な購入費用や診療報酬が得られない等の経営・政策的な課題を明らかにできた。そのため、今後の教育プログラムの開発に繋げることが可能な状況となった。一方、アセスメント能力の実態と臨床における判断困難事例についても明らかにすることができた。このことによりAIプロダクトの開発の準備が整った状況である。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、訪問看護ステーションにおける超音波検査機器の導入状況や超音波検査機器導入に向けた課題に基づき教育プログラムの作成を開始している。8月までには開発を終了して、プレテスト、教育プログラムの開始を行う予定である。教育プログラム実施後に見直し評価を行う。その後に修正版の実施までを予定している。一方、アセスメント能力の実態と臨床における判断困難事例について明らかにした。このデータを10月までにAIに蓄積し、AIプロダクトを開発する。その後にAI試運用を行う予定である。これらのことから、当初計画どおりの進捗が可能である。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
