2020 Fiscal Year Research-status Report
看護臨床判断を支援するAI活用に向けた新技術の創生
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19K10721
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| Research Institution | Tokyo University of Information Sciences |
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Principal Investigator |
伊藤 嘉章 東京情報大学, 看護学部, 助教 (60804870)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 洋一 東京情報大学, 総合情報学部, 准教授 (20548424)
川口 孝泰 東京情報大学, 看護学部, 教授 (40214613)
大石 朋子 (大塚朋子) 東京情報大学, 看護学部, 講師 (40413257)
豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657) [Withdrawn]
葛西 好美 東京情報大学, 看護学部, 准教授 (70384154)
今井 哲郎 長崎大学, 工学研究科, 助教 (10436173)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 意思決定 / 臨床判断支援 / 生体情報 / 看護臨床判断 / 機械学習 / 拡張知能 / 意思決定支援 / 看護観察技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
医療分野ではAI（人工知能：Artificial Intelligence）による臨床判断支援ツールの開発が国家的ミッションとして活発に始められている。今日のAI技術は、過去のデータに基づいて学習されたアルゴリズムによって意思決定が行われる。しかし、時々刻々と変化し、想定外の事例が出現する医療現場において、AIのみによる判断では、対応が困難なケースが多い。次世代の個別化医療を実現するには、患者の健康状態を予測する機械学習システムと、専門家の直観と創造性を融合した新たな臨床判断支援ツールの開発が必要である。
本研究は、AI（機械学習）と、人間の直観と判断を融合し、臨床判断支援ツールを開発することを目的とする。本研究は、第１フェーズ（基礎研究）、第２フェーズ（システム開発）、第３フェーズ（臨床判断支援に向けた検証実験）の３段階で実施する。2020年度は、第2フェーズを進める計画であった。第2フェーズでは、臨床判断支援ツールのシステム開発を目的としていた。システムの検証として予定していた対象群は、新型コロナによる影響によって調査の実行が困難であった。そのためシステムの実証に向けた調査が遅れているため、順次調査を継続していく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
システムの設計・開発は進んでいるが、その妥当性・有効性の検証に至っていない。研究開始時の構想では在宅療養中の方を調査対象と考えていたが、昨今の新型コロナウイルスの影響による社会情勢を踏まえ研究対象者の変更を検討している。今後は本研究に適切な研究対象者を検討し、改めて提案するシステムの妥当性・有効性の検証を進めていく。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究対象者を改めて検討し、システムの妥当性・有効性の検証を進めていく。まずは少数事例を対象にシステムによって得られる効果を検証する。併せて精度の高い予測モデル作成を目指すために特徴量となる生体情報・看護情報の検討を実施する。
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| Causes of Carryover |
2020年度においては新型コロナウイルスによる影響でシステム開発、調査の実施が遅れた状況があった。2021年度においては研究計画を調整するとともに前年度に検証予定だった内容についても調査・検証を進めながら、システムの調整・開発を進める。
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