| 研究課題/領域番号 |
19K10808
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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 | 阪南大学 (2020-2023)
長崎県立大学 (2019) |
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研究代表者 |
松田 健 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (40591178)
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| 研究分担者 |
前川 泰子 香川大学, 医学部, 教授 (60353033)
真嶋 由貴恵 大阪公立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (70285360)
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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 |
完了 (2023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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 医療情報 / 暗黙知 / 熟練技術の数値化 / 数理モデル / 採血技術 / 採血技術スキル抽出 / 視線データ / 圧力データ / データの統合 / 手順 / アルゴリズム / 視線 / 動画分析 / 注射技術 / 自動評価 / 教育システム / センサー / 技の数値化 / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，静脈注射技術に関するスキルを定量的に評価して，ユーザーの技術力を向上 させるために必要なアドバイスを提供することができるシステムの開発を目指す.具体的な 研究アプローチは，(1)圧力・力覚センサー，動画像を用いた注射技術手技データ収集システ ムを構築し，(2)手技の各手順を評価するために必要な特徴データを抽出し，(3)注射技術ス キルを定量的に評価しユーザーに必要なアドバイスを提供可能なシステムを開発することで， 技術の向上を目指す人が自らウィークポイントを学習可能なシステムの構築を目指す.
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| 研究成果の概要 |
本研究は、採血技術に関する手技の評価を実現する手法を確立するために、医療従事者や学生の他、複数の年代の腕モデル被験者の協力のもと、採決技術実施時の音声や動画データに加えて、圧力センサ、視線データなどのIoTデータを収集することで、複数のデータを統合させることで熟練者の技に関わる情報やデータについて調査研究を実施した。
その結果、被験者の血管の特徴によって、穿刺部位をどのように選定するかという採決において重要なプロセスにおいて、熟練技術者の間でも差異がみられ、目視で血管の状態が確認し辛い腕モデルに対しても素早く適切な穿刺部位の選定を実現可能であること、その参考となる考慮すべき手順の抽出を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、採血を行う際の血管の選定方法について、動画・音声・視線データを組み合わせることで、熟練技術者においても明らかな差異が見られることが明らかになった。採血のように医療事故に繋がる可能性のある手技において、合理的かつ適切な血管選定方法をしているかどうかをデータで表現できることは、他の医療技術の評価にも応用できる可能性も考えられる。
また、安心・安全な技術に対応する客観的なデータが存在することは、少子高齢化が進行する我が国の人材不足の課題解決には重要なことであり、社会的意義のあるものと考えらえる。
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