| 研究課題/領域番号 |
18K11529
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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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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
Ashir Ahmed 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30457444)
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| 研究分担者 |
久住 憲嗣 九州大学, システムLSI研究センター, 准教授 (10380685)
イスラム ラフィクル 九州大学, 大学病院, 学術研究員 (20815906)
横田 文彦 九州大学, 持続可能な社会のための決断科学センター, 講師 (50760451)
福田 晃 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80165282)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | remote healthcare / portable health clinic / error detection / Healthcare data / data error / triage / acceptance range / Remote Healthcare / Error Detection / Personalized Triage / Remote healthcare / Medical data errors / Acceptance Range |
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| 研究成果の概要 |
リモートヘルスケアデータには、通常の臨床データよりも多くのエラーが含まれています。 エラーのほとんどは、医療従事者による人間の入力エラーが原因で発生します。 本研究では、統計的な手法を持ち、Human Acceptance Range（HAR）、GroupAcceptance（GAR）および個人受け入れ範囲（PAR）の概念を導入し、エラーの発生率を削減することができました。
GARを評価するために、バングラデシュに４回実験を行い、患者から999の医療データを収集しました。 主な観察結果は、エラー率がすべての場合で0.00％であり、異常なデータが4.23％に減少したことです。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Detecting and reducing errors in remote healthcare systems has been a challenge. The findings of this research are expected to improve the efficiency of remote healthcare systems. This improved approach will help increase the efficiency of remote healthcare systems and also reduce cost and time.
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