2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Analysis Technology for Patient Safety by the Use of Gaze Interaction: Automatic Identification of Visual Information Processing Errors
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16K12824
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
伊藤 謙治 東京工業大学, 工学院, 教授 (80159871)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 洋貴 東京工業大学, 工学院, 准教授 (00322090)
顧 秀珠 東京工業大学, 工学院, 助教 (20632615)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 眼球注視技術 / アイトラッカー / ヒューマンエラー / 注視インタフェース / 電子カルテ / 医療安全 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
眼球注視技術を利用した医療現場でのインシデント・エラー情報の自動獲得システム構築のための研究として、本年度は主として以下の3点の成果が得られた。
①視覚データ自動収集機能の増強: 前年度開発した機能に、表示項目の意味的な情報、利用対象領域の専門情報、さらには医療者の心理的情報も利用し、さらなる検出精度向上を目的に、廉価版アイトラッカーを利前提とした視覚データ自動収集メカニズムを開発した。
②視覚データ自動収集機能の実作業への適用: 上記①で開発した視覚データ自動収集機能を、「電子カルテを用いた薬剤の処方業務」だけでなく、立位で、身体の位置を変えて作業を行う、さらに困難な「人工透析装置の操作」を対象に、その適用法を考案し、シミュレーションによりアルゴリズムの妥当性を検証した。
③リアルタイム・タスク分析法の開発: 上記②の適用タスクに対して、「視覚データ自動収集機能」から出力されてくるデータをもとに、業務中のエラーを検出するアルゴリズムを構築した。「電子カルテによる誤薬」発見の例でアルゴリズムを説明すると、電子カルテを用いて医師が処方した薬剤の成功例を「処方情報」、電子カルテが提示した「システム情報」として整理して、データサーバ上に蓄積する。さらに、個々の薬剤を類似薬剤、タブー薬剤、関連性の強い薬剤など、数多くある薬剤それぞれの関係をサーバ上に構築しておく。エラー検出対象となる新たな処方ケースに対して、医師の注視情報、電子カルテで処方した薬剤の入力情報を、データベース上の成功サンプルケースとマッチングを行い、さらにタブー薬剤等の薬剤関連ネットワーク情報によりエラーを検出するというものである。このアルゴリズムを、実作業のケースに適用したシミュレーション実験により、その妥当性を確認した。
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