入院患者における自然言語モデルを用いた転倒転落予測モデル開発

• Project/Area Number: 25K13474
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Nippon Medical School
• Principal Investigator: 西野 拓也 日本医科大学, 大学院医学研究科, 研究生 (30976816)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮城 泰雄 日本医科大学, 医学部, 准教授 (00350116) ; 田邉 造 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (20425391)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 転倒転落 / 機械学習予測モデル / 自然言語処理

Outline of Research at the Start

本研究は、転倒転落の直接因子と患者因子・環境因子などの間接因子を解析対象とし、自然言語処理による固有表現認識で報告記録を構造化する。得られたリスク因子を入院データ等と統合し、経時的変化を踏まえた転倒転落予測モデルを構築することで、優先度の高い患者の特定や適切な介入、看護業務の効率化を目指す。さらに、本アプローチは医療安全の他分野への応用可能性も有すると期待される。