行動認識AIと視線解析による急変兆候発見時対応教育プログラムの開発と学習効果の検証

• Project/Area Number: 24K13721
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58060:Clinical nursing-related
• Research Institution: Shimane University
• Principal Investigator: 佐藤 亜美 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (20882450)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 二階 哲朗 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (20314643) ; 津本 優子 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30346390) ; 坂根 可奈子 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (40559267) ; 宮本 まゆみ 鳥取大学, 医学部, 教授 (80551746)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
• Keywords: 行動認識AI / 視線解析 / RRS要請 / 急変兆候 / 看護師

Outline of Research at the Start

看護師は、患者に通常とは異なる症状がみられた際、速やかにRapid Response System（以下，RRS）を起動する必要があるが、実際にはRRS起動までに長時間を要している。予期せぬ患者の死を防ぐには、看護師の早期かつ的確な観察とアセスメントが必要である。本研究では、熟練看護師の優れた実践内容から、行動認識Aiおよび視線解析を活用して教師モデルおよび評価ツールを作成する。演習場面での新人看護師の実践内容を、作成した教師モデルとシステム上で対比し、評価ツールに基づきフィードバックできるRRS要請教育プログラムを開発し、効果の検証を行う。