2019 Fiscal Year Annual Research Report
A study on development of incident automated investigation system
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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, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30359806)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 宏美 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30243083)
岡本 和也 京都大学, 医学研究科, 准教授 (60565018)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | インシデント・アクシデント / 自動検知システムの必要性 / 医療従事者の医療安全に対する意識 / インシデント・カテゴリ / 機械学習法 / TF-IDF法 / サポートベクターマシン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、病院内のインシデント発生を適時に把握するためのインシデント自動検知システムの開発に関する研究であり、主として次の３項目について明らかにした。
１．１年間約１0000件のインシデントレポートを対象に単語の出現頻度に応じた重みを表すTF(Term Frequency)値と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て、レポートに記述される特徴的言語（インシデント・キーワード）を抽出し、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検証したが、インシデントカテゴリのうち、「転倒」は検出しやすく、「薬剤関連」では検出が困難であることが分かった。
２．１．の結果を受け、機械学習法のサポート・ベクターマシンを用いて、一定期間の経過記録から、教師データと識別器を作成し、再現率40.1％、精度が88.2％の結果を得ることができた。識別器から提示されたインシデント・キーワード候補について、医療安全部門員により判断すると、インシデント候補91件中23件がインシデント、そのうち10件が報告済みで13件が未報告であると判断された。その結果、インシデント検出が可能であることが分かった。
３．電子カルテや看護記録から、インシデント発生から提出までの期間に医師、看護師によるインシデント発生の事実や内容、患者の状態などの情報共有がなされる。30年度の転倒インシデント575件のうち、事実確認のみが98件（17％）、事実確認と情報共有が441件（77％）で、いずれの記載もないものが36件（6％）であったことから、報告漏れが少なからずあり、自動検知システム開発の必要性が示唆された。ドレーン・チューブ、医療用具、療養上の世話、自己管理薬についても同様であった。
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Research Products
(4 results)
