2021 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 医療創生大学, 国際看護学部, 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)
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
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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に必要となる、在宅療養者・家族等の「状況認識」と「看護の必要性の判断」の内容抽出を目的として、訪問看護経験5年以上の研究同意の得られた訪問看護師にインタビューを実施したデータを定性的および定量的に分析した。AI(機械学習)の予測性能の精度を高めるためには、訪問看護師の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となる。そのため、新たに熟練訪問看護師を対象とした困難事例に関するインタビューを実施した。新型コロナ感染症対応により、対象の訪問看護事業所での調査実施または続行が一時困難となったがデータ収集は終了し、特徴量を導くためのデータを分類した。また、機械学習のためのデータおよび拡張知能の基本要素となりうる訪問看護の判断内容についても抽出し、データを集積した。これらのデータをもとに、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化の手法について、情報学の専門家と共に検討した。また、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データ展開のタブレット・アプリケーションのデザインや仕様を考案した。その結果、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の有用性が明らかとなった。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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