| 研究課題/領域番号 |
19K22742
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
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| 研究分担者 |
村山 陵子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10279854)
野口 博史 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50431797)
仲上 豪二朗 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70547827)
高橋 聡明 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (50824653)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 看護理工学 / 超音波検査 / 末梢静脈点滴 / 拡張現実 / Augmented Reality / シミュレーション / 超音波画像装置 / 静脈穿刺 / 穿刺技術 / Aurgmented Reality / 看護師教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
新人看護師が穿刺技術を自己学習するための教育システムを開発する．教育システムでは，現実空間に仮想情報を重畳可能なAugmented Reality (AR)技術を援用することで，大型のシステムではなく，自宅のような限られた空間でも仮想情報提示用のシースルーグラスと力覚提示デバイスを装着することで，臨場感をもって学習することができる．本システムでは仮想的なモデルであるため，成人から高齢者や小児などの体型，直線的な浅い血管や蛇行する深い血管など，様々な臨床に即したモデルを提示できる．開発したシステムの安全性・信頼性検証後に，その教育効果について検証を行う．
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| 研究成果の概要 |
AR技術の援用による新人看護師向けの静脈穿刺技術自己学習システムを開発することを目的として研究を実施し、以下の成果を得た。まず、在宅での机上などの限られた領域で、モックアッププローブを操作するだけで、あたかも実際に腕を走査したときのような超音波画像を提示することで、プローブ操作技術を学ぶことが可能な情報提示システムを開発した。次に、血管走行を判断する学習コンテンツを想定し、前腕の走査超音波画像を基に静脈3次元モデルを構築し、それをARにより提示するシステムを開発した。最後にハンドトラッキング技術を活用した穿刺手順学習コンテンツの評価を予備的に行い、学習効果及び臨床実装に向けた課題を明かにした。
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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、新人看護師に向けた穿刺技術自己学習システムについて特に課題となる超音波検査装置の操作や画像の視認性について安価に学習が可能となる技術開発が行われた。安価なカメラを用いることで、大規模病院の集合研修だけでなく、小規模な訪問看護ステーションでも利用可能なシステム開発を可能とした。また従来は前腕の横断画像で穿刺位置を決定することが行われており、血管走行を可視化することが難しいとされていたが、この研究からプローブを走査することだけで走行像を推定できることが示された。さらに既存のハンドトラッキング機能を活かしたシミュレーターを試用評価した結果、医療者の技術習得の一助となる可能性が示された。
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