2023 Fiscal Year Final Research Report

Research on automation of workload survey and analysis aimed at business improvement and efficiency

Research Project

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Project/Area Number	21K10554
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
Research Institution	Tohoku Medical and Pharmaceutical University
Principal Investigator	Kanazawa Etsuko 東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護師 (10447154)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	石幡浩志東北大学, 歯学研究科, 助教 (40261523) 瀬戸初江東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護部長 (50813995)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	業務量調査 / OCR-AI / データ自動収集 / 可視化
Outline of Final Research Achievements	Workload surveys are not recorded in real time, resulting in a time lag. For this reason, we have developed a highly versatile system that enables automatic collection of business content and visualization of results. In terms of grasping the current status of the workload survey and improving measures, it was found that the use of the system has greater advantages in data collection and display, analysis, and reporting of results than the self-administered entry method. In collecting information centered on ICT, it was found that it is possible to automatically decipher and analyze records and screens by using OCR-AI when business contents are entered into electronic medical records. In particular, on the two detailed screens of nursing instructions and progress charts, it is possible to easily distinguish the contents of the work as text and save images, and it is possible to extract the contents of the work. It became a basic document for the construction of the system in the future.
Free Research Field	看護学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	業務量調査の現状では、時間外でのデータ入力による看護や処置実施時とのタイムラグから業務実態との乖離が生じていたこと、労力や負担が強いられていたことが課題であった。そこで、日常的に実施入力する電子カルテ端末を通じて業務量データを自動収集するために、端末画面を自動判読するOCR-AIアプリを用いた。その結果、電子カルテに入力している「看護指示」「経過表」の膨大なデータの詳細画面の状態遷移情報を取得でき、画像として保存すると同時に、OCR(文字認識)することにより、業務量を文字として判別することが可能となった。これにより、業務量調査がいつでも可能となるシステム構築への基礎的資料となった。