| 研究課題/領域番号 |
18K17427
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
松本 勝 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (40751904)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 超音波診断装置 / 褥瘡 / ポイントオブケア / 超音波検査 / 人工知能 / 超音波検査装置 / 教育プログラム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では深部判定困難な褥瘡部をアセスメントするための超音波診断装置（エコー）を用いた方法を開発することを目的とした。褥瘡部および周囲皮膚をエコーで観察しアセスメント・ケアの選択を行うためのアルゴリズムを作成し、それに基づく看護師向けのエコー教育プログラムを開発し看護師を対象にフィージビリティを検証した。さらに、深層学習に基づく褥瘡部のエコー画像自動分類システムを開発し、高い精度で褥瘡エコー画像から深部組織の状態を判別できることが明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
褥瘡状態評価スケールとして広く普及しているDESIGN-Rが2020年に改定され、褥瘡の深さの評価に深部損傷褥瘡（DTI: Deep Tissue Injury）疑いが追加された。DTI疑いを同定する手法としては視診、触診、血液検査などが挙げられるが、これらでは皮膚内部を非侵襲・リアルタイムに可視化することができないため、エコーを用いたアセスメントが注目されている。本研究で開発したエコー教育プログラム及びエコー画像自動分類システムは、これまで基礎教育でエコーを学習してこなかった看護師が短時間で効率よくDTI疑いのアセスメント技術を習得することに役立つものと考えられる。
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