2019 Fiscal Year Research-status Report
マルチモーダル情報を用いた人工知能技術による看護活動支援
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17K12090
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
新居 学 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (80336833)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 看護の質評価 / 看護ケアテキスト / Word2Vec / 畳み込みニューラルネットワーク / Bi-directional LSTM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，多様な情報による看護質評価支援における質評価精度の向上を目指している．
２０１７年度には投薬状況を記述した文においてその適切性を評価するため，薬剤のデータベースから用途や副作用などを記述した文を抽出して，投薬が適切だったかなどを評価できるようなシステム構築を目指した．投薬状況などの適切性は質評価に重要であるものの，薬剤名などが正確に記述されていないことが多く，活用には看護ケアテキストの文章理解がさらに必要であると判断した．２０１８年度は看護質評価支援システムの精度向上に注力した．Bi-directional LSTMを利用して，Word2Vecによる単語のベクトル空間表現により数値ベクトル化された評価済みの看護ケアテキストを学習用データとし，疑似看護ケアテキストを生成できるようになった．
２０１９年度はすべての元となる単語のベクトル空間表現法の改善を行った．Word2Vecによる単語のベクトル空間表現では，一般語も学習に追加して多種の語をベクトル表現している．看護ケア分野での語の利用状況を考慮してベクトル空間表現することが看護ケアテキストの文章理解に有効であるため，これを考慮できる仕組みをWord2Vecに組み込んだ．
また，看護師の活動状況を貼付け型センサで取得し，利用することの可能性を検討するため，貼付け型センサから得られたデータから，行動を自動抽出するシステムを考案した．基本的な動作については分類が可能であり，ベッド等にも工夫をすることにより，病棟内での様子を知ることができる．活用できる可能性はあるが，検証のためのデータ取得などは今後の課題となった．
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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
看護の質評価支援という目的でこれまで行ってきた種々の研究成果において，性能向上へ大きく寄与するのは語の表現の柔軟さである．このために，２０１８年度に文生成を行う仕組みを構築した．２０１９年度は多様な語を利用しつつ，看護ケア分野の文書理解に有効なベクトル空間表現を行うシステムを構築できた．また，センサなどの利用の可否についても検討することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
２０１９年度に構築した手法により生成された単語のベクトル空間表現を用いて，２０１８年度に構築した疑似看護ケアテキストの生成手法により生み出される疑似看護ケアテキストの生成率向上を検討する．現在のシステムでは，多量に生成される文章のうち質評価システムの学習に利用できる品質の文章は多くはない．これまでに開発したシステムを統合して評価し，看護ケアテキスト自動評価へつながるよう，性能改善に取り組む．
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Research Products
(1 results)
