2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development and verification research on self-improving cloud environment system for improving auscultation compitencies
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16K15868
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| Research Institution | The Open University of Japan |
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Principal Investigator |
山内 豊明 放送大学, 教養学部, 教授 (20301830)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三笘 里香 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (10305849)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | フィジカルアセスメント / 看護アセスメント / 臨床判断 / 実践力育成支援システム / 聴診 / シミュレータ / 電子聴診器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
フィジカルアセスメント実践力育成支援ツールの開発とその検証を進めるために、認知認識を事実と照合していくインプットメソッドの開発を進めた。認識すべきものを、より正確にかつ有効にするために、インプットメソッドで捉えたものとアシスト機能で支援する方法の開発を進め、これらを統合するシステム構築を完成させた。
インプットメソッドに関する開発研究として、聴診で用いる聴覚情報について、既存の電子聴診器による集音・録音機能を活用するとともに、ワイヤレス聴診器との連動を図り、モバイル型の情報端末への音データの登録集約についての技術的なブレークスルーを狙い、その開発改良を進めた。電子聴診器やワイヤレス聴診器の連動開発に関しては機器そのものの開発を行いより普及度と実用性を高めるために今後のさらなる改良に関わる企業とのコラボレーションが重要であり、圧電素子フィルムによる集音装置の応用を目指した関連企業との間で共同開発研究を前進させた。
認知アシスト機能の開発研究として、インプットメソッドの開発に並行して、どのように音情報を捉えるべきかについて、自らの内的な判断のみならず外から呈示される情報を活用することで聴診の能力向上を図ることを目指した。具体的には、現実の聴診に際して、シミュレータからの標準的な音情報と電子聴診器のより得られた実際の音とを任意に聞き比べながら聴診を進める方式を考案した。これにより聴取した音に対する認識の適切さをクリティカルシンキングできる可能性について、生体シミュレータの開発製造企業との共同により実証研究を重ね検討した。これにより聴診能力の育成を図る教育訓練方略についての方向性が確認でき、プロトタイプの作成へと繋げた。
さらには、今後音材料をAIによる判別システムへと展開できるための準備として、これまでよりも容易かつ大量に聴診音の生データを収集でき得る方法について検討を重ねた。
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