看護臨床判断を支援するAI活用に向けた新技術の創生

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K10721
• Research Institution: Iryo Sosei University
• Principal Investigator: 伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
• 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; 川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613) ; 大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257) ; 豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657) [Withdrawn] ; 葛西 好美 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154) ; 今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 意思決定 / 生体情報 / 機械学習 / 看護観察技術

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。システムの検証として予定していた対象群は、新型コロナウイルス蔓延による影響によって調査の実行が困難であった。そのため調査対象を再設定し、2021年度は臨床判断支援ツールの有効性の検証並びに判別モデルの精度向上を目指した特徴量の選定を進めてきた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

昨今の新型コロナウイルスの影響による研究対象者の変更を調整し、現在リクルートを進めている状況である。引き続き、臨床判断支援ツールの有効性の検証を進める。

Strategy for Future Research Activity

少数事例を対象に臨床判断支援ツールの有効性を検証し、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並びに看護情報の検討を継続する。

Causes of Carryover

新型コロナウイルス蔓延に伴う調査の変更が余儀なくされたため、期間を延長し研究を継続することとした。主に生体情報測定に使用する消耗品、質問紙などに使用する物品費として使用する計画である。