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2023 Fiscal Year Research-status Report

重症心身障害児者の微細な反応を理解するための概念モデルの作成

Research Project

Project/Area Number 21K10871
Research InstitutionShikoku University

Principal Investigator

横関 恵美子  四国大学, 看護学部, 講師 (50746279)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山本 耕司  四国大学, 経営情報学部, 教授 (70182623)
池本 有里  四国大学, 経営情報学部, 講師 (50612058)
木田 菊惠  四国大学, 学際融合研究所, 特別研究員 (90885352)
細川 康輝  四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20341266)
吉田 守美子  独立行政法人国立病院機構四国こどもとおとなの医療センター(臨床研究部(成育)、臨床研究部(循環器)), 臨床研究部, 部長 (40510904)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords重症心身障害 / いつもと違う / 経験値 / 周波数解析 / 表情解析 / ニューラルネットワークによる分析 / 機械学習 / ロジステック回帰分析
Outline of Annual Research Achievements

2年目までの研究において、「ストレスがある(いつもと違う)」状態を検知することができ、表情変化が微細な重症児者であっても、指標となる表情解析データの変化を正しく捉えることにより、「いつもと違う」ストレスを高い精度で検知できることを確認した。これらの結果を踏まえ、喀痰吸引に起因するストレス、つまり、呼吸状態が「いつもと違う」か「いつもと同じ」かを精度よく分類して出力できるネットワークの情報について明らかにした。
3年目は、このモデルが、複数の重症児の呼吸状態の異常を正しく分類できるかどうか、脈拍や経皮的酸素飽和度など数値として現れるデータだけでなく、胸郭の動き、機嫌や食欲、排便や睡眠などといった養育者から得られる情報も考慮して観察しアセスメントして、呼吸状態が「いつもと違う」かどうか、重症児者3名のデータを用いて検証し高い精度で分類できることを報告した。
一方、短期入所やデイサービスなどの場において、家庭での重症児者の様子を家族に確認し、普段の体調を維持できるように関わろうとしているが、短期間の断片的な関わりと家族からの言語による情報提供では具体的にイメージすることが難しく、判断に自信を持てない場合もある。そこで、呼吸音の周波数解析を手掛かりに作成した概念モデルを用いて、睡眠中の重症児者の呼吸状態について、「いつもと同じ」と判断し、睡眠を妨げることなく見守りを継続した判断が妥当であることを確認した。また、てんかん発作についても、日々養育している家族の気づき、断片的な関わりの中での専門職者の視点、そして、このような経験知を活用することにより,収集したデータを分類でき,機械学習の通用できる可能性を確認した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

まず、作成した概念モデルが、複数の事例においても使用できるか検証した。3事例について、経皮的酸素飽和度の値、呼吸音、気道分泌物の量の変化、咳嗽や努力様呼吸の有無などを観察した内容からアセスメントすることで、呼吸状態が「いつもと同じ」か「いつもと違う」の2つに分類した。これまでの研究で作成した概念モデルを用いて、3項目の表情筋の動きを入力層に置き、「いつもと同じ」、「いつもと違う」の2項目を出力層に置いて、ニューラルネットワークによる分析を行った。その結果、89.7%の精度で分類でき、看護の経験値と表情解析の結果から、呼吸状態が「いつもと違う」と予測できる可能性を示すことができた。
次に、呼吸音の周波数解析を頼りに「いつもと同じ」と「いつもと違う」に分類しているモデルが成立したデータ群に、データを追加して、モデルが成立するかどうか検証した。追加するデータA群を便宜的に「いつもと同じ」と「いつもと違う」に分類ししたデータ群A1とした結果、データ群Bに追加して分類した場合は,「いつもと同じ」を分類する精度は高いが,「いつもと違う」を分類する精度は低くなっていた。一方、データ群Aをアセスメント通り、すべて「いつもと同じ」とし追加したデータA2群の場合、特異度、感度、精度、適合率、再現率は、95%以上を示しており、感度(95.1%)、適合率(95.2%)、再現率(95.1%)は同じであり、特異度(93.5%→97.4%)、精度(94.4%→96.6%)と良くなっており、さらに精度が向上したことを確認した。

Strategy for Future Research Activity

今後は、これまで判断が難しかった状況を含めて、新たに包括的な概念モデルを作成する。これを明らかにする重症児者との関わりによる経験知として定量化されてこなかった「いつもと違う」重症児者のわずかな変化について、重症児者の表情、音声、脈拍数などの複数の生体反応をIoT機器の活用によって収集し、看護的視点とあわせて、その観測データから数理構造を取り出しモデルを作成することである。重症児者を養育する家族が理解したいと思っているが、体温や脈拍数、経皮的酸素飽和度のように数値として現れない、つまり根拠を説明することが難しい漠然とした「何かいつもと違う」という状況についても、共通した具体的な見解を見出せると考えている。

Causes of Carryover

研究成果の発表のため、論文投稿途中であり次年度引き続き実施を計画しているため、予算を次年度に使用することとした。使用計画としては、学会発表と論文投稿に係る費用に使用する。

  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2023

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 2 results) Presentation (4 results)

  • [Journal Article] Differences in facial muscle movements affected by respiratory status in children with severe motor and intellectual disabilities during sputum suction2024

    • Author(s)
      Emiko Yokozeki,Yuri Ikemoto,Yasuteru Hosokawa, Tomoki Kojima,Kikue Kida and Kohji Yamamoto
    • Journal Title

      Annual Bulletin of the Research Institute of Interdisciplinary Research, Shikoku University

      Volume: 4 Pages: 93-100

    • Open Access
  • [Journal Article] Functional Improvements to Expand the Application Range of the Crime and Disaster Prevention Lighting System2024

    • Author(s)
      Yuri Ikemoto, Akiko Kondo, Emiko Yokozeki, Naomi Suzuki, Suguru Tsujioka, Yasuteru Hosokawa, Kikue Kida, Yasuka Amano, Hiroo Tada, Hirofumi Hirose and Kohji Yamamoto
    • Journal Title

      Annual Bulletin of the Research Institute of Interdisciplinary Research, Shikoku University

      Volume: 4 Pages: 81-92

    • Open Access
  • [Journal Article] ニューラルネットワークを用いた分析による「いつもと違う」呼吸状態の予測2023

    • Author(s)
      横関恵美子,池本有里,細川康輝,木田菊惠, 中野顕作,渡部尚美, 岩本優子,橋本俊顕,山本耕司
    • Journal Title

      日本医療情報学会看護学術大会論文集

      Volume: 24 Pages: 133-136

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 重症心身障害児者の睡眠中の呼吸状態に関するアセスメントの妥当性の検証2023

    • Author(s)
      横関恵美子, 池本有里 , 細川康輝 , 木田菊惠 , 橋本俊顕,吉田守美子、山本耕司
    • Journal Title

      医療情報学連合大会論文集

      Volume: 43 Pages: 899-903

  • [Presentation] 重症心身障害児のポジティブな反応の視覚化による子育て支援2023

    • Author(s)
      横関恵美子, 池本有里 , 細川康輝 , 木田菊惠 , 山本耕司
    • Organizer
      第11回看護理工学会学術集会
  • [Presentation] 重症心身障害児者のてんかん発作の気づきの時点の妥当性とAI技術活用の効果2023

    • Author(s)
      横関恵美子, 池本有里 , 細川康輝 , 山本耕司
    • Organizer
      第25回日本医療マネジメント学会学術総会
  • [Presentation] ニューラルネットワークを用いた分析による「いつもと違う」呼吸状態の予測2023

    • Author(s)
      横関恵美子,池本有里,細川康輝,木田菊惠, 中野顕作,渡部尚美, 岩本優子,橋本俊顕,山本耕司
    • Organizer
      第24回日本医療情報学会看護学術大会
  • [Presentation] 重症心身障害児者の睡眠中の呼吸状態に関するアセスメントの妥当性の検証2023

    • Author(s)
      横関恵美子, 池本有里 , 細川康輝 , 木田菊惠 , 橋本俊顕,吉田守美子、山本耕司
    • Organizer
      第43回医療情報学連合大会(第24回日本医療情報学会学術大会)

URL: 

Published: 2024-12-25  

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