研究課題/領域番号 |
19K10853
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分58060:臨床看護学関連
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研究機関 | 宮城大学 |
研究代表者 |
霜山 真 宮城大学, 看護学群, 講師 (00626559)
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研究分担者 |
佐藤 大介 福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (20524573)
鈴木 優 宮城大学, 事業構想学群, 准教授 (70612779)
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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 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 遠隔看護 / 慢性呼吸不全 / 遠隔医療 / セルフケア / セルフマネジメント / ICT |
研究開始時の研究の概要 |
近年、ICT技術の進歩とともに遠隔医療は目覚ましい発展を遂げ、在宅療養中の慢性疾患患者のセルフマネジメント能力の維持のための方策として提供されている。特に慢性呼吸不全患者の急性増悪の約3割が原因不明であり、患者が身体状況の微妙な変化を認識する能力が予後を左右する。疾患の特性上、患者は高齢で自らの身体状況の変化に気づくことが困難な状況である。そこで、本研究では人工知能(AI)技術を用いて、入力された生活情報から慢性呼吸不全患者の急性増悪の兆候を速やかに認識することができるAIを開発、重症化を予防する新たな遠隔看護モデルの構築を目的とする。
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研究実績の概要 |
本研究は慢性呼吸不全患者に対する遠隔看護の長期効果の検証として、研究協力機関に依頼し対象者の確保後、研究説明に同意が得られた慢性呼吸不全状態にある在宅療養患者を対象に、遠隔看護システムの運用を予定している。これまでの研究で慢性呼吸不全患者に対して効果的であった遠隔看護の質を、臨床看護師による実践能力により高めることで、より早期に医療介入を受けることが可能となり、急性増悪を防ぐことができると考えた。急性増悪を防ぐことで、患者の生命予後の延長やQOL向上に寄与できると考えた。 今年度の目的は、過去の急性増悪に関する情報から急性増悪兆候を認識することを可能とするAIプログラムを開発することであった。しかしながら、新型コロナウイルス感染症拡大に伴い研究協力機関からの研究協力の許可が得られにくい状況が続いており、遠隔看護システムの運用には至っていない。そのため、急性増悪に関するデータも得られていない状況が続いている。しかしながら、個人の日々のバイタルサインデータを用いて、急性増悪の徴候を示すAIプログラムに関しては、研究分担者の協力を得て、他疾患の患者によるデータ収集および検証を行っている。また、その間の研究活動として、これまでの成果について関連する学会誌の論文作成および学術集会等での発表を行った。 令和5年度に向けて、新型コロナウイルス感染症の収束状況を確認しながら、遠隔看護支援システムの運用を行い、急性増悪の徴候を示すデータの収集を行い、急性増悪認識AIプログラムの開発を行えるよう計画を見直し、その準備を進めた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症拡大による臨床現場の医療体制のひっ迫により、研究協力機関より研究協力の許可が得られなかったため。
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今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症の収束状況により、研究協力機関からの協力を得ながら、急性増悪に関するバイタルサインや呼吸器症状のデータ収集を行っていく。
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