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2023 Fiscal Year Annual Research Report

強化学習によるメンバーシップ向上に寄与する共創的ナース・スケジューリングシステム

Research Project

Project/Area Number 19K04906
Research InstitutionNiigata College of Nursing

Principal Investigator

永吉 雅人  新潟県立看護大学, 看護学部, 准教授 (70426542)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2024-03-31
Keywords強化学習 / ナース・スケジューリングシステム / 動的スケジューリング / 看護の質 / メンバーシップ / 共創 / ライフステージ / インタラクション
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、看護の質の向上を目指して、勤務表作成ルールの明確化・共有を通じた師長・スタッフナース間のメンバーシップ向上に寄与する強化学習と看護師長とのインタラクションに基づく共創的ナース・スケジューリングシステムを開発することを目的としている。そして本研究は、以下の3点から看護の質向上に貢献できると考える。
1.勤務表作成ルールの明確化・共有することによって、看護師長とスタッフナースとの間の相互理解や信頼関係につながり、勤務表作成を始めとした業務全般において、看護師長とスタッフナースのメンバーシップが向上する。
2.開発するナース・スケジューリングシステムによって、看護師長の勤務作成に関わる業務時間が軽減され、看護師長はスタッフナースの支援やOJT教育に携わることができる。
3.より良い勤務表によって、職場環境の改善および離職防止につながる。
令和3年度において構築型ナース・スケジューリングシステムにおける強化学習を用いた勤務修正法を提案している。令和4年度においては提案手法を欠勤発生などによる勤務表の修正を可能とする動的ナース・スケジューリングに拡張した。さらに拡張手法によって急な欠勤が発生したさまざまな場合において、実行可能な修正勤務表を作成可能であることを確認した。令和5年度においては、勤務パターンの評価の異なる看護師がいる場合においても、適切な勤務表作成が可能であることを確認した。これにより、開発する共創的ナース・スケジューリングシステムにおいて、スタッフナースの個性やライフステージやワークライフバランスに応じた勤務形態の多様性を生かしたより良いナース・スケジューリングシステムの実現性をさらに高いものとした。

  • Research Products

    (4 results)

All 2024 2023 Other

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] A Dynamic Nurse Scheduling Approach Using Reinforcement Learning to Address Sudden Absences of an Unknown Nurse2023

    • Author(s)
      Masato Nagayoshi and Hisashi Tamaki
    • Journal Title

      Journal of Advances in Artificial Life Robotics

      Volume: 3(3) Pages: 174-178

    • DOI

      10.57417/jaalr.3.3_174

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Constructive Nurse Scheduling Using Reinforcement Learning Considering Variations in Nurse Work Patterns2024

    • Author(s)
      Masato Nagayoshi and Hisashi Tamaki
    • Organizer
      The 2024 International Conference on Artificial Life and Robotics
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 勤務パターンの評価の異なる看護師を考慮した強化学習を用いた構築型ナーススケジューリング.2023

    • Author(s)
      永吉雅人,玉置久
    • Organizer
      2023年電気学会電子・情報・システム部門大会
  • [Remarks] Masato Nagayoshi

    • URL

      https://members.niigata-cn.ac.jp/nagayosi/work-list-top.html

URL: 

Published: 2024-12-25  

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