| 研究課題/領域番号 |
16K15392
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
病院・医療管理学
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 昌博 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30359806)
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| 研究分担者 |
内田 宏美 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30243083)
岡本 和也 京都大学, 医学研究科, 准教授 (60565018)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 医療安全 / インシデント自動検知 / 医療従事者 / 電子カルテ / インシデント・アクシデント / 情報共有 / 機械学習法 / サポートベクターマシン / 自動検知システムの必要性 / 医療従事者の医療安全に対する意識 / インシデント・カテゴリ / TF-IDF法 / インシデント・キーワード / 医療従事者の意識 / 医療従事者間のギャップ / インシデント発生と報告のタイムラグ / 自動検知システム / 形態素解析 / TP-IDF法 / カテゴリ / サブクラス / アイテム / 病院管理学 / 医療安全管理学 |
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| 研究成果の概要 |
院内でのインシデントによる患者への重大な影響を回避するため、インシデント自動検知システム開発を目的とした本研究では、インシデント発生と報告の間に医師や看護師が電子カルテによりインシデントの事実や患者の状態を共有することが十分にできていないことがわかった。また、収集されたインシデントレポートを用いた機械学習法*によってあらたなインシデントを検知することが可能であり、インシデント自動検知システム開発の可能性が証明された。
*機械学習法とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいう。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
院内でのインシデントは、未報告や報告遅延により、患者に重大な結果を招く危険性を孕んでいる。本研究は、日常診療での電子カルテ上の診療録や看護記録におけるインシデント発生の事実と内容から医師と看護師の情報共有の状況を把握し、同時に機械学習法によって電子カルテ上のインシデント・キーワードによる自動検知システムモデルを開発した。病院情報システムにおいて、日常診療で使用される電子カルテを利用したインシデント自動検知システムの開発は学術的意義があり、同時に本システムによりインシデントを自動的に検知することで、入院患者の安全を確保し、医療事故を防止することが可能であることから、その期待と社会的意義は大きい。
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