研究課題/領域番号 |
19K22774
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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 |
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 | 大阪公立大学 (2022-2023) 大阪府立大学 (2019-2021) |
研究代表者 |
真嶋 由貴恵 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (70285360)
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研究分担者 |
松田 健 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (40591178)
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研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2020年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2019年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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キーワード | 暗黙知 / 看護技術 / 熟練度 / 看護教育 / VR / 教育システム / インビジブル / 熟練知 / ディープラーニング / 教育支援システム / 視線分析 / 得点化 / 静脈穿刺技術 / 熟練度評価 / 指標評価 / AI |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は,インビジブルな看護技術の「熟練知」を評価する指標を開発し,得点化ならびに強化すべき点を可視化することである.自動判別を行うために人工知能を用いる.看護職が「自分自身の技能熟練度を知りたい」と考えている点に着目し,これまで具体的に得点化評価が困難(インビジブル)な看護技術の「熟練度合」を看護職の「心・技・体」と技術対象者の「心」「体」の5つの側面(認知的,技能的,情動的も含まれる)のデータを総合的に分析したうえで看護職の「熟練知」として定義し,構造化して客観的に評価する.本研究では,人工知能(AI)のディープラーニングで学習させ「熟練知」を自動判別することを試みる点で新しい.
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研究成果の概要 |
本研究では,インビジブルな看護技術の「熟練知」を評価する指標を開発し,具体的な数値として得点化できるシステムを開発することを目的としている. 研究成果として「視線」と穿刺時の「血管を引っ張る圧力(触覚)」のデータを組み合わせることで,採血技術実施手順の一部がデータから識別できることを明らかにした.それらを踏まえて,熟練者の技術を模倣することにより,「暗黙知」の習得を可能にするための採血用VRアプリケーションを開発した.看護学生を対象にした実証実験で手順学習の可能性を確認し,演習の間を補完する看護教育教材としての有用性を示唆した.今後の課題は,機器操作を簡単にできるようUIを工夫する予定である.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では,インビジブルな看護技術の「熟練知」を評価する指標を開発し,看護教育システムに活用することである.これにより,熟練者と初心者の技術の差がなくなり医療事故の危険性の減少に意義がある.. 採血技術において「視線」と穿刺時の「血管を引っ張る圧力(触覚)」のデータを組み合わせることで,実施手順の一部がデータから識別できることを明らかにした.それらを踏まえて,熟練者の技術を模倣し,「暗黙知」の習得を可能にするための採血用VRアプリケーションを開発した.看護学生からは手順学習の可能性があることを確認し,その有用性を示唆した.今後の課題は,機器操作を簡単にできるようUIを工夫する予定である.
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