| 研究課題/領域番号 |
19H03927
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 放送大学 |
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研究代表者 |
山内 豊明 放送大学, 教養学部, 教授 (20301830)
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| 研究分担者 |
三笘 里香 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (10305849)
吉田 文子 佐久大学, 看護学部, 教授 (80509430)
相馬 孝博 千葉大学, 医学部附属病院, 特任教授 (90262435)
小川 賀代 日本女子大学, 理学部, 教授 (20318794)
中神 克之 名古屋女子大学, 健康科学部, 教授 (20551237)
八木 街子 (佐伯街子) 自治医科大学, 看護学部, 准教授 (60610756)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | フィジカルアセスメント / 臨床推論 / アセスメントモデル構築 / 人工知能 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アセスメントの構成ステップである「認知認識」「批判的吟味と判断」「表出」各々を更に深めつつ統合させ、看護アセスメントモデルの構築を進める。その実効性を高めるために、カリキュラム・教授法、教授学習システムという教育工学的知見を融合させ、様々な実践場面におけるアウトカム評価により実証し、これらに関する経験や実績の蓄積を人工知能による深層学習に結びつけていくことができるシステム構築を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、アセスメントの構成ステップである「認知認識」「批判的吟味と判断」「表出」各々を更に深めつつ有機的にリンク・統合させることを目指し、看護アセスメントモデルとしての構築を進め、その実効性を高めるために、カリキュラム・教授法、教授学習システムという教育工学的知見を融合させることを図った。それを様々な実践場面におけるアウトカム評価により実証し、さらにはこれらに関する経験や実績の蓄積をAI（人工知能）によるディープラーニング（深層学習）に結びつけていくことができるシステム構築を目指した。
本年度はこれまでに引き続き「認知認識」において、知覚しているものを適切に認知認識しているかについて検証をより深めた。経験を積むと必ずしも意識している知覚のみによらず、周辺情報からも推測して認知認識を進めている場合が少なからずあることについて確認でき、その結果より迅速な判断に結びついていたが、バイアスに対して脆弱でもあった。以上のことから、素早くかつ確実な認知認識のために、知覚と認知認識のギャップを明確にし、そのズレを埋め修正するための教授学習システムの修正を重ねた。
別途進めている聴診運用能力向上に向けたシステムの開発研究において、聴診における音情報について、周辺雑音やホワイトノイズを激減させS/N比（signal noise ratio）を高めて聴診音を集積できる技術を開発した。これにより、それまで困難とされていた呼吸音判別の自動化に向けたロジックの開発と実用化をさらに進化させ、既存のシステムとの連携も深めた。
これらのことも踏まえて、今後は、開発したものとの連携による実績の蓄積により自動判別ロジックと人間の聴診判断の一致やズレの特徴検出をさらに深めることを通して、人間の認知バイアスについての検討をより深めていくとともに効果的な教授学習システムの検証を進める予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
聴覚の認知認識についての実験による検証、聴診時の視覚や触覚等の周辺情報との協働作用の可能性の探索、それらの感覚を連動させる教授学習システムの試作と調整、認知バイアスの検討など、全般的におおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後も当初の予定に大きな変更なく研究をさらに進展させていきたい。
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