2020 Fiscal Year Annual Research Report
在宅医療を支える看護判断を導くAI構築と拡張知能(EI)の活用
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19H03965
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| Research Institution | Iryo Sosei University |
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Principal Investigator |
葛西 好美 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川口 孝泰 東京情報大学, 看護学部, 教授 (40214613)
村上 洋一 東京情報大学, 総合情報学部, 准教授 (20548424)
大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657)
伊藤 嘉章 東京情報大学, 看護学部, 助教 (60804870)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 訪問看護 / 臨床判断 / AI技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、訪問看護師の経験知が反映された、臨床判断に必要なデータをデータベース化し、AI技術（人工知能）による判断と、訪問看護師の臨床判断（拡張知能：Extended Intelligence）を融合させ、訪問看護師の臨床判断を支援するためのシステムを創生することを目的とした。訪問看護師の臨床判断支援アプリケーション作成において、訪問看護師が看護実践の中で困難と感じる際の臨床判断の支援をするために必要とされる、在宅療養者・家族等の「状況認識」と「看護の必要性の判断」の内容を抽出した。AI(機械学習)の臨床判断に関する予測性能の精度を高めるためには、さらなる訪問看護師の臨床判断に関する継続的なデータ収集、特徴量となるカテゴリーデータの抽出および最適なAIのアルゴリズムの選定が求められる。
本年度においては、AI（機械学習）を用いた臨床判断支援アプリケーション作成に向けて、訪問看護師の臨床判断の構成要素の明確化を行った。具体的には、訪問看護経験5年以上の訪問看護師を対象として、在宅療養者とその家族への看護に関する判断時に困難と感じた事例のインタビュー調査を実施し、その結果を質的に分析した。また、臨床判断に関する確率的な因果関係の可視化が可能となるAI化に向けた手法について、情報学の専門家と共に検討した。そして、訪問看護師が困難と感じた事例のデータ分析により明確化した構成要素と、AIで得られる成果と実際の訪問看護師の臨床判断(拡張知能：EI)を融合させるためのシステムについて検討を開始している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究は、以下の3つの目的を設定している。
1. 訪問看護師の臨床判断に必要なデータをデータベース化し、AI技術を用いた判断支援アプリケーション構築による経験知の蓄積
2.AI技術による判断に加え、訪問看護師の臨床判断（EI）を融合した訪問看護師の臨床判断を支援するためのシステム構築
3.判断支援アプリケーション活用によるシステム評価と教育プログラムの検討
目的1は、訪問看護師の臨床判断に必要なデータ収集および分析を実施し、訪問看護師が認識した患者や家族の情報と訪問看護師の臨床判断内容を明らかにして特徴量および判断データの選定を行った。AIの臨床判断に関する予測性能の精度を高めるために、訪問看護師の判断場面に応じた認識情報と臨床判断内容の精錬、経験知を蓄積し活用するための体系化が必要であり、さらなるデータ収集が必要となった。そのため、新たに熟練訪問看護師を対象に困難事例に関するインタビューを実施した。しかし、対象の訪問看護事業所が、新型コロナ感染症対応により調査の実施または続行が困難となり、対象地域の拡大や研究協力機関の新規依頼、調査方法の変更を行った。本年度でデータ収集は終了し、現在早急に分析を進めている。同時に、訪問看護師が認識した情報から臨床判断内容を特定するためのアルゴリズム構築を進めている。目的2は、訪問看護に必要なデータ収集を簡便に実施し、AIに反映される学習要素とそれらに結びつくビッグデータ展開のタブレット・アプリケーションの開発を早急に進めている。また、AIによる判断と実際の訪問看護師による拡張機能との融合システムの構築および検証を行うための検討も進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、臨床判断支援アプリケーションの開発を引き続き行い、その活用に向けてAIによる判断と実際の訪問看護師の臨床判断（EI）との比較・検討によるシステムの評価を行う必要がある。具体的には実際の訪問看護を模したシミュレーションにより、実際のケアから導き出した訪問看護師による臨床判断(EI)と、訪問看護師が認識した情報を入力し特定されたAIによる判断を比較・検討し、アプリの試用による妥当性を検討する。アプリ活用によるシステム評価については、訪問看護ステーションに所属し、基礎的な情報教育を受けている研究同意の得られた訪問看護師に、訪問看護を行う際にアプリの活用を依頼し、訪問看護師の臨床判断を支援するシステムの利便性、効率性を評価する。さらに、訪問看護師の情報に関する教育プログラム開発に向け、訪問看護師に必要な情報に関する能力を高めるための教育内容や方策を検討する。
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