2019 Fiscal Year Annual Research Report
Challenge of Tacit Knowledge Extraction embedded Nursing Scene for Medical Safety
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17K19845
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| Research Institution | Kanagawa University |
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Principal Investigator |
秋吉 政徳 神奈川大学, 工学部, 教授 (20403040)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
真嶋 由貴恵 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (70285360)
泉 正夫 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (60223046)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 頻出パターンマイニング / サポートベクターマシン / 視線計測 / 薬剤注入圧力計測 / 作業画像 / 脳波 / 脳血流 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医療安全のためにリスクマネージャが対策を講じる際の重要な鍵となるものとして、看護チームの体制や作業ルールといった種々のデータに内在する現場暗黙知の利活用がある。このような暗黙知は、看護チームの体制の中での各々の看護師のスキルに大きく影響されるとともに、作業ルールに明記されない例外対応なども含めて、これまで明示的にデータとして取り出すことができていなかった。そこで、抽出フレームワークの確立を目的として、以下の内容を実施した。
「看護師シフトスケジュールデータ」と「インシデント発生日時データ」を紐付けた上で、頻出パターンマイニングやサポートベクターマシンといった機械学習技術の適用実験を行い、「看護師シフトスケジュールデータ」に内在する「類似性」と「頻出性」に関する特徴として、着目すべきものを検討した。この研究成果は、2018年度に電子情報通信学会の「ヘルスケア・医療情報通信技術研究会」にて講演発表した。
また、現場の「看護作業センシングデータ」の収集として、「静脈注射作業」を対象に、視線計測装置、注射器の注入圧の計測装置、心拍計測とともに、作業自体をカメラで撮影する模擬看護作業環境をもとに2017年度からの予備検討を経た上で、2018年度後半に本研究としてのデータ収集環境を構築した。カメラ画像からの注射器の注入角度を算出することで、日本看護協会が定める注射マニュアルの規範的データとの比較ができることを確認した。2018年度後半に研究協力者の機関に所属する看護師や看護学校生を対象に、視線計測、注射対象点の探索のための腕皮膚の引っ張り圧の計測、脳波計測、脳血流計測、作業全体・注射作業手元を複数のカメラでの撮影を行い、各種データの時間同期を取ることで、作業の成否の分析が可能となった。これらの成果を2019年度に国際会議13th Health Informaticsにて講演発表を行なった。
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