| 研究課題/領域番号 |
19H03965
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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58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 医療創生大学 (2020-2022)
東京情報大学 (2019) |
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研究代表者 |
葛西 好美 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154)
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| 研究分担者 |
川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
村上 洋一 東京情報大学, 総合情報学部, 准教授 (20548424)
大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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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 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2021年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2020年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 訪問看護 / 判断支援 / AI技術 / 臨床判断 / 訪問看護師 / AI / Extended Intelligence / 拡張知能 / Artificial Intelligence |
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| 研究開始時の研究の概要 |
在宅医療の充実が求められる中、在宅療養中の利用者のケアに対するニーズは複雑・多様化し、訪問看護には、個々のニーズに対応できる高い知識、豊富な経験に基づいた臨床判断と、それらにより導き出された援助が求められている。本研究は、訪問看護師の経験知が反映された、臨床判断に必要なデータをデータベース化し、AI技術（人工知能）による判断と、訪問看護師の臨床判断（拡張知能：Extended Intelligence）を融合させ、訪問看護師の臨床判断を支援するためのシステムを創生することを目的とする。本研究により、訪問看護師の臨床判断の強化や迅速化が可能となり、看護ケアの質向上につながる成果が期待される。
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| 研究成果の概要 |
訪問看護師の経験知が反映された訪問看護の判断支援システム構築のために、(1)訪問看護師を対象として、在宅療養者とその家族への看護ケア実践における訪問看護師の判断プロセスを明らかにし、(2)在宅療養者とその家族に関する状況と看護ケア内容を抽出して事例データを集積し、AIで用いる構成要素と訪問看護師への判断支援の方法を検討した。これらの結果により、AIで得られる成果と実際の訪問看護師の臨床判断（拡張知能）を融合させるためのシステムの有用性が明らかとなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
在宅医療が推進される中で、情報技術と訪問看護師の経験知を融合させた判断支援システムを構築することにより、訪問看護師の看護ケアの質が向上し、複雑で個別性の高い在宅療養者とその家族の課題解決やQOLの向上に寄与する。
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