| 研究課題/領域番号 |
17K12090
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
基礎看護学
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
新居 学 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (80336833)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017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 | 看護の質 / 多層ニューラルネットワーク / 看護ケアテキスト / 事前学習モデル / 看護の質評価 / Word2Vec / 畳み込みニューラルネットワーク / Bi-directional LSTM / ベクトル空間表現 / 看護技術 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
看護の質向上のために，実践した看護過程を記述した看護ケアテキストを収集して評価し，リコメンデーションをフィードバックする仕組みが構築されている．この評価の一部を多様式の情報を利用する人工知能により支援するシステムの開発を行った．開発手法は，電子カルテなどの情報を含んで学習された多層ニューラルネットワークであり，これまで開発してきたシステムと比較して評価性能が向上した．本研究での成果は，ベンチマークとして使用している評価済みの看護ケアテキストのうち約74%を正しく評価できるようになったことである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今後の超高齢化社会において，看護・介護の質評価・向上は必須であるが，評価を行うことのできる専門家の数は少ない．このような状況でPDCAのサイクルを円滑に回すためには，人工知能などの技術を活用した支援システムが必要である．本研究では人工知能技術を用いた看護の質評価支援システムを構築して，良好な評価性能を得られることを示した．また，従来の看護ケアテキストのみを利用するのではなく多様式の医療情報を学習に利用することにより評価性能が向上することを示した．
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