2023 Fiscal Year Research-status Report
Utilization of Co-occurrence Analysis of Nursing Observation Data for Clinical Decision Making
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23K09844
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| Research Institution | Iryo Sosei University |
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Principal Investigator |
高橋 道明 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (90710814)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
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)
川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 臨床判断 / 看護観察 / Artificial Intelligence / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は量的・質的な看護観察データについて自然言語処理技術の一つである共起分析から臨床判断への応用可能性について検証することである。共起分析を用いた看護観察データから臨床判断への応用可能性を検証するため、フェーズ1(半構造化インタビューと特徴量抽出)、フェーズ2(モデル構築とHuman-in-the-loopによるモデル精度向上)、フェーズ3(検証実験)の3段階で研究を進める計画である。
2023年度はフェーズ1を実行するため、当初計画の通り研究に必要な環境整備を行った。予定していたフェーズ1の半構造化インタビューでは、30名の看護師を対象にデータ収集を行う計画であったが、計画遂行のために必要な諸準備に想定以上の時間がかかったこと、研究を実施可能となった時期に学内業務が重なったことからデータ収集まで至らなかった。今年度は個別インタビューとモデル構築を行い、フェーズ2への移行を可及的に行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
共起分析を用いた看護観察データから臨床判断への応用可能性を検証するため、フェーズ1(半構造化インタビューと特徴量抽出)、フェーズ2(モデル構築とHuman-in-the-loopによるモデル精度向上)、フェーズ3(検証実験)の3段階で研究を進める計画であった。
2023年度はフェーズ1の半構造化インタビューを予定していたが、計画遂行のために必要な諸準備に想定以上の時間がかかったこと、研究を実施可能となった時期に学内業務が重なったこと、また、研究者の所属異動が発生したことも相まってデータ収集まで至らなかった。今年度は個別インタビューとモデル構築を行い、フェーズ2への移行を可及的に行う。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は共起分析を用いた看護観察データから臨床判断への応用可能性を検証するため、フェーズ1(半構造化インタビューと特徴量抽出)、フェーズ2(モデル構築とHuman-in-the-loopによるモデル精度向上)、フェーズ3(検証実験)の3段階で研究を進める計画である。
今年度は所属異動をした点を活用し、当初計画の通りフェーズ1の個別インタビューを実施し、モデル構築を行う。モデル構築を進めながら、グループインタビューを行い、モデル精度の向上を図る。
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