| Project/Area Number |
23K27820
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| Project/Area Number (Other) |
23H03130 (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 (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Fukushima Medical University (2024)
Yokohama City University (2023) |
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Principal Investigator |
安部 猛 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (80621375)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 和江 大阪大学, 医学部附属病院, 教授 (00324781)
中村 京太 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (00287731)
土屋 慶子 横浜市立大学, 国際教養学部(教養学系), 准教授 (20631823)
土屋 隆裕 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (00270413)
滝沢 牧子 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (70613090)
北村 温美 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60570356)
徳永 あゆみ 関西医科大学, 医学部, 准教授 (60776409)
佐藤 仁 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 講師 (70453040)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2025: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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| Keywords | 転倒転落 |
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| Outline of Research at the Start |
入院患者の転倒転落は、患者自身、患者家族、医療従事者の身体的負担および心理的不安を増大させるため、正確な予測と効果的な予防が重要である。しかし、発生に至る要因が複雑なため、実装に耐えうる予測モデルの構築は困難である。そこで、本研究では、多次元データを用いたマルチモーダル機械学習によって、入院患者転倒転落リスク予測モデルを開発し、実装化に必要な有効性・妥当性の検証を目的とした。本研究の実施によって、患者QOL向上、スタッフの対応力および想定力の向上に寄与する知見の獲得を目標としている。
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