Exploring the possibility of automatically extracting quality evaluation from long-term care records

• Project/Area Number: 25K22703
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 山本 則子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90280924)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 沼田 華子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (00982670) ; 森 武俊 東京理科大学, 先進工学部機能デザイン工学科, 教授 (20272586) ; 内山 瑛美子 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (30845269) ; 野口 麻衣子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (60734530) ; 角川 由香 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (70884550) ; 横田 慎一郎 千葉大学, 大学院看護学研究院, 教授 (90599490)
• Project Period (FY): 2025-06-27 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
• Keywords: 長期ケア / 質指標 / 自動抽出 / 機械学習 / 自由記述

Outline of Research at the Start

本研究では、最小限の労力で実装できるLong-term careの質評価システム開発をめざし、自然言語処理・機械学習等のAIツールを活用して、既存記録からの質評価自動抽出が一定以上の精度で可能かを試みる。質指標としては、機能回復だけではない生活の質に着眼する。訪問看護をはじめ多職種の介護保険関連帳票、オンライン連携ツールでの自然言語記録をデータとし、形態素解析のうえ、質指標関連用語リストと研究者が定めた質評価ルールを機械学習させて質評価結果を得る。機械学習法では評価モデルを複数構築し、専門職による回答と比較して最適モデルを選択する。