| 研究課題/領域番号 |
17K17845
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生涯発達看護学
臨床看護学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
菊池 良太 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (40794037)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 臓器移植 / 小児 / Quality of life / Patient-reported outcome / 長期フォローアップ / Artificial intelligence / Quality of Life / 患者報告型アウトカム / HRQOL / 看護 / 人工知能 / 成人 / 長期成績 / 横断的研究 / 小児看護学 / 成人看護学 / QOL / 長期支援 |
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| 研究成果の概要 |
小児期に臓器移植を行った患者の長期フォローアップに向けたデータベースの確立に際しては、人工知能（artificial intelligence：AI）が不可欠な技術となるため、医療の中でも特に看護の領域におけるAIの実用性についてsystematic reviewを行った。reviewにより、machine learning等が用いられていることが明らかとなり、患者の自己報告に基づいた抑うつの予測等に際し実用性を有していることが明らかとなった。本研究のテーマであるAIを基幹とした長期フォローアップシステムが確立することで、臓器移植患者への迅速かつ的確な支援が可能となると考えられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
小児期に臓器移植を行った患者の長期的なアウトカムは着目されつつあるも、長期フォローアップについては課題となっている。本研究にて、長期フォローアップに向けたデータベースの確立に際してAIが基幹となりうることが確認されたことは患者の支援をより充実させるために有用な知見であり、臓器移植患者だけでなく他の疾患・治療を行う患者への応用可能性も示唆される。
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