大規模データベースとAIの活用による看護師が活用可能な有害事象の予測モデルの開発

• Project/Area Number: 24K13831
• 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: Sapporo City University
• Principal Investigator: 栗原 知己 札幌市立大学, 看護学部, 助教 (00910035)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 卯野木 健 札幌市立大学, 看護学部, 教授 (40465232) ; 高橋 尚人 札幌市立大学, その他部局等, 教授 (80414192)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); 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)
• Keywords: 予測モデル / 有害事象 / 看護 / 集中治療室 / AI

Outline of Research at the Start

集中治療室に入室する患者には様々な有害事象が発生する可能性が高いことが知られている。それらの有害事象は患者、看護師双方に悪影響をもたらすため、その発生を予測し、予防することは極めて重要な課題である。近年では人工知能（AI）の活用に関する研究が盛んに行われており、大規模データベースとAIを活用することで、看護師にとって活用性の高い予測モデルが開発できる可能性が高い。本研究では、大規模データベースとAIを活用し、ICUに入室する患者の有害事象の発生を簡便に予測するモデルを開発し、医療機関の患者データを使用することで、外的妥当性を検証することを目的とする。