| 研究課題/領域番号 |
19K10721
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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58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 医療創生大学 (2021-2022)
東京情報大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
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| 研究分担者 |
村上 洋一 東京情報大学, 総合情報学部, 准教授 (20548424)
川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657)
葛西 好美 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154)
今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 臨床判断支援 / バイタルサイン / 機械学習 / 生体情報 / 意思決定 / 看護観察技術 / 看護臨床判断 / 拡張知能 / 意思決定支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医療分野ではAIによる臨床判断支援ツールの開発が国家的ミッションとして活発に始められている。今日のAI技術は、過去のデータに基づいて学習されたアルゴリズムによって意思決定が行われる。しかし、時事刻々と変化し、想定外の事例が出現する医療現場において、AIのみによる判断では、困難なケースが多い。そこで本研究は、AI技術と、人間の拡張知能を融合し、看護師の臨床判断の強化や迅速化につながる支援ツールを開発することを目的とする。このツールの開発により、看護ケアの質が向上し、患者や家族のセルフケアやQOL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 |
今日のAI技術は、過去のデータに基づいて学習されたアルゴリズムによって意思決定が行われる。しかし、時事刻々と変化し、想定外の事例が出現する医療現場において、AIのみによる判断では、対応が困難なケースが多い。次世代の個別化医療を実現するには、患者の健康状態を予測する機械学習システムと専門家の直観と創造性を融合した新たな臨床判断支援ツールの開発が必要である。本研究は、第１フェーズ（基礎研究）、第２フェーズ（システム開発）、第３フェーズ（2022年）はシステムの展開に向けたデバイスの精度検証と対象の心理的状態判別モデルの作成に着手した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
過去の電子カルテ情報から患者の状態変化を一部予測することは可能である。しかし、看護援助に繋がるツールの開発は未だ為されていない。そこで看護情報技術の進化に伴う情報処理技術を活用した研究成果と、人工知能学分野の技術を統合した新たな支援ツールの開発は、未来の看護界のみならず医療界全体の発展に貢献することができる。
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