機械学習を用いた高齢者の危険行動予測モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	24K20285
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
Research Institution	Tokyo University of Information Sciences
Principal Investigator	児玉悠希東京情報大学, 看護学部, 准教授 (50769578)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	リアルワールドデータ / DPC / 看護必要度 / 機械学習 / 看護情報
Outline of Research at the Start	入院中の高齢者において、安静度の逸脱や点滴自己抜去等の危険行動は適切な治療を阻害する重大な要因の一つである。看護師は日々の業務において危険行動を予防するために多くのリソースを投入している。しかし、危険行動と臨床上のアウトカムとの関連は十分に明らかにされてはいない。加えて、高い精度で危険行動を予測するシステムの開発にも至っていない。そこで本研究では、①大規模データベースを用いて危険行動と臨床アウトカムとの関連を明らかにし、②機械学習を用いて高齢者の危険行動予測モデルを開発することを目的とする。意義として、危険行動予防における看護師の貢献の可視化と、高齢者医療の質向上に寄与することが期待される。