養護教諭の緊急度・重症度判断を助けるAI技術を活用した判断支援システムの開発

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 23K02462
• Research Institution: Yamaguchi Prefectural University
• Principal Investigator: 丹 佳子 山口県立大学, 看護栄養学部, 教授 (70326445)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 阿部 真育 山口県立大学, 国際文化学部, 准教授 (50727948)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Keywords: 養護教諭 / 保健室 / 緊急度・重症度判断 / AI技術 / 判断支援システム / 学校救急処置

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、一人配置が多い養護教諭の緊急度・重症度判断支援のための「AI技術を活用した判断支援システム」のプロトタイプを作成・試行し、実用性と課題を明らかにする。
2023年度は、判断支援システム構築の一環として、養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツール（症状の緊急度を判定するWeb サイトと救急医療電話相談）の使用頻度、使用状況、利点、不便な点等について、現職養護教諭を対象に調査を行い、利用実態と課題を明らかにした。既存ツールの利用実態と課題が明らかになることで、現場の養護教諭のニーズを反映した判断支援システムを開発することができる。
A県内の小中高等学校の養護教諭約500名を対象にGoogleフォームを用いた無記名のアンケート調査を行った。調査期間は2024年１月～2月。223名から回答があり（回収率44.6％）、回答者の養護教諭経験年数は18.7±14.2年（平均±標準偏差）、勤務校校種は小学校105人（47.1％）、中学校68人（30.5％）、高等学校40人（17.9％）、特別支援学校9人（4.0％）、その他1人（0.4％）、養護教諭複数配置は27人（12.1％）であった。症状の緊急度を判定するWeb サイト（消防庁がインターネットで提供している救急受診ガイド「Q助」など（各自治体が提供している救急受診ガイドも含む））と救急医療電話相談（♯7119）の認知度はそれぞれ35.9％と87.9％であった。それぞれの使用頻度、使用状況、利点、不便な点は現在分析中である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

令和5年度に予定した計画A-1：教師データ準備（問診票データ収集）とデータ前処理は行わなかった。教師データ収集の前に、養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツールの課題を明確にする必要性が生じたため、課題を明らかにする質問紙調査を優先した。

Strategy for Future Research Activity

①令和5年度に実施した質問紙調査結果を分析する。
②明らかになった養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツールの利点と課題をふまえて、判断支援システム構築の方向性を明らかにする。
③②に基づき、当初予定していた計画A-1を開始する。

Causes of Carryover

教師データ収集を行わず、実態調査を先行させたため、当初の予算を使用しなかった。実態調査は山口県教育委員会の協力を得ることができたため、大きな予算執行は生じず、次年度使用額が生じた次第である。