2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K15392
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
廣瀬 昌博 島根大学, 医学部, 教授 (30359806)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 宏美 島根大学, 医学部, 教授 (30243083)
岡本 和也 京都大学, 医学研究科, 講師 (60565018)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | インシデント・アクシデント / 自動検知システム / インシデント・キーワード / 形態素解析 / TP-IDF法 / カテゴリ / サブクラス / アイテム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、病院情報システム上の診療録や看護記録等から、インシデントを検出する自動検知システムの開発が目的である。インシデントレポートに記述される特徴的な言語（インシデント・キーワード）の抽出には、記述文に対する形態素解析とTF-IDF法によるが、単語の出現頻度に応じた重みを表すTF（Term Frequency）値、および文書間での出現の偏りに応じて重みをつけるIDF（Inverse Document Frequency）値を利用した式を用いる。28年度では、過去１年間約１万件のインシデントレポートを対象に、TF-IDF法により、インシデント・キーワードを抽出し、それにより新規インシデントレポートについて、インシデント検出の可否を電子的に検証・評価した。その結果、転倒・転落事例は「転倒」や「転ぶ」など特有の言語が明確でそれがインシデントに結びついていた。一方、薬剤に関するものでは、具体的な薬剤名が記載されていても、それがインシデントに結び付かないことから、TF-IDF法の繰り返しによる精緻化や特有言語の組み合わせにより、インシデント・キーワードを決定する必要があることがわかった。
一方、島根大学で採用しているインシデントレポートシステムのカテゴリは、薬剤・輸血、検査、指示・伝達、医療用具・ドレーンチューブ類の使用・管理、給食・栄養、治療・処置、療養上の場面、その他の場面および転倒・転落の9項目に分類される。しかし、検査に関して、内視鏡検査、生理検査、機能検査、画像検査、その他の3検査の7項目のサブクラスに分類する必要があった。しかも、各サブクラスに特有の検査があり、さらに具体的項目としてアイテムに細分類化した。結果、カテゴリは23項目、サブクラスは35項目、およびアイテムは195項目にのぼったが、これによりインシデント・キーワードを決定することの一助となるものと考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
インシデント自動検知システムの開発に、もっとも重要なのはインシデントレポート記述されるインシデント・キーワードの抽出である。そこで、研究グループではインシデント・キーワードについて、TF-IDF法による電子的評価・検証と人的による病院情報システムの診療録や看護記録のインシデント・アクシデントの確認による評価・検証が必須であり、この部分に研究時間がもっとも注力される必要がある。各研究グループは、インシデント・ワード抽出のための基礎的作業に従事した。28年度に実施予定であった病院情報システム上の診療録、看護記録等でのインシデント・キーワードによるインシデント存在の確認については、島根大学医学部附属病院では28年度～29年度にかけて病院情報システムを更新したため、実施できなかったが、これは想定範囲内のことで研究実施に影響はない。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記で示したように28年度の結果から、29年度も、京都大学グループはインシデント・キーワードの抽出と電子的な評価・検証が主体となる。京都大学医学部附属病院および島根大学医学部附属病院で保管管理されるインシデントレポートの各カテゴリのレポートについてTF-IDF法によるキーワードの抽出および検証を繰り返しながら、各カテゴリのレポートから抽出されるインシデント・キーワードの抽出の精度を高めていく。28年度で、出現頻度が高くてもインシデントに直接結びつかない用語があることも判明したことから、例えば、いくつかのインシデント・キーワードの組み合わせること等により、そのインシデントを特徴づける方法をも検討する。
一方、島根大学グループは、京都大学グループによって提供された抽出キーワードを用いて、実際のインシデント・アクシデントが発生した事例を対象に、医師、看護師や診療報管理士などにより、島根大学医学部附属病院の病院情報システムに記載された診療録および看護記録にそのインシデント・アクシデントが記述されているのかを人的に確認する作業を行う。その抽出と検証結果については、京都大学もしくは島根大学どちらかで随時検討会を開催し、そのキーワードの妥当性を検討する。
これら大きく２つの作業から、インシデント・アクシデントを特徴づける、インシデント・キーワードを決定する。
さらに、京都大学グループは、インシデント自動検知システム開発の可能性の検討に入る。インシデント自動検知システムは、病院情報システムの診療録、看護記録などの記述からインシデント・キーワードにより、その存在を検知するものである。しかし、1日24時間そのシステムをフル稼働させるのではなく、例えば、6時間、12時間ごとにシステムを稼働させるのがより効率的と考える。そのような時間的可能性も含め、自動検知システムプログラム作成の可能性を検討する。
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| Causes of Carryover |
インシデント自動検知システムの開発には、インシデントを特徴づけるインシデント・キーワードの抽出・決定がもっとも重要である。そこで、TF-IDF法により抽出したインシデント・キーワードの評価・検証には、あらたなインシデントレポートによる電子的検証と実際のインシデント事例について病院情報システムにある診療録や看護記録で人的に検証する必要がある。島根大学医学部附属病院では、病院情報システムの更新が28年12月頃より開始され、新システムの稼働が5月中旬に予定されている。そのようなことから、人的確認ができず、その人件費が主として残ったもので29年度に使用する予定である。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
上記のような理由から、新病院情報システムの稼働が開始される5月中旬以降、医師、看護師、および診療情報管理士等による人的評価・検証を順次実施する予定である。
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