2022 Fiscal Year Research-status Report
AI機能搭載クラウド型患者情報共有システムの開発と難病医療支援体制構築への応用
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22K10412
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
日根野 晃代 信州大学, 医学部附属病院, 講師(特定雇用) (20596366)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 昭則 信州大学, 医学部, 特任教授 (10303471)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 患者情報共有システム / AI / 難病医療 / 地域連携 / 体制構築 / ICT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々は、2011年より神経難病患者を中心にICTを用いた患者情報共有システムを運用している。まず、本システムの利用状況、有効性を検討するために、これまでのシステムの利用者の患者毎の職種内訳、コミュニケーション機能の入力回数を集計し、利用者にインタビュー、アンケート調査を行った。システムの入力は、筋萎縮性側索硬化症（ALS）では多職種の関係者が多く、パーキンソン病関連疾患では家族と医師がほとんどであり、。その他の疾患では入力はほぼなく、オンライン診療のみの利用であり、疾患毎に利用状況に特性が認められた。また、インタビュー、アンケート調査では、オンラインシステムの利用満足度の指標であるTUQ（Telemedicine Utility Questionnaire）で高い得点が得られ、関係者間の顔の見える関係評価尺度も利用した場合で有意に高値となり、特に他の業種の役割や考え方がわかる、多職種で意見交換できる部分で点数が高く、本システムが、患者・家族の安心感だけでなく、開発の目的である多職種間の情報共有に役立つことが示された。
また、これまでのALS患者の関係者の入力内容をAI解析し、重要事項、リスクとなるコメントを抽出し、医師2名の判断と比較検討した。当初の学習モデルでは、AIが抽出するリスクは、医師が考えるより頻度が多く、実用化にはさらに精度やリスクの重みづけなどを検討する必要があり、改良を加え、精度の向上を目指している。さらにリスクだけでなく、在宅療養での良かった点（Good Poit）も各職種にタグ付けしてもらい、AI学習させ、リスク、Good Pointの注意喚起や“見える化”、検索機能を追加する予定である。
本システムの活用として、患者の個別支援だけでなく、就労支援や難病相談、保健所との連携などに拡大に取り組んでおり、難病相談支援センターでの利用も行っている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
過去のデータの利用状況の解析はほぼ終了しており、まとめて論文化を進めている。AI解析はリスクの抽出機能はほぼ完成に近づいており、システム内に追加できる段階にきている。また、実証実験も並行して行っており、必要に応じ改良、機能追加を行う体制ができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後AI解析では、Good Pointなどの他の項目の抽出にも取り組み、精度を向上させ、入力内容の重要項目の注意喚起や“見える化”できる機能追加を検討していく。また、診療以外の利用拡大を進め、多方面での連携を行い、システムの有用性、追加すべき必要な機能を抽出し、並行して改良を進める。さらに、病院間や施設間、行政などとも連携できる体制作りを目指す。
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| Causes of Carryover |
当初計画で見込んだよりも少額であるが安価に研究が進んだため、次年度使用額が生じた。次年度使用額は令和5年度請求額と合わせて消耗品費として使用する予定である。
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