| 研究課題/領域番号 |
20H00558
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 |
小山 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (30194640)
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| 研究分担者 |
柏木 公一 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 国立看護大学校 (20334378)
中口 俊哉 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20361412)
黒田 嘉宏 筑波大学, システム情報系, 教授 (30402837)
金井パック 雅子 関東学院大学, 看護学研究所, 客員研究員 (50204532)
井野 秀一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (70250511)
藤原 道隆 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70378222)
足立 吉隆 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (70407229)
江頭 正人 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (80282630)
松井 邦彦 熊本大学, 病院, 教授 (80314201)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
45,240千円 (直接経費: 34,800千円、間接経費: 10,440千円)
2024年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2023年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2022年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2021年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2020年度: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
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| キーワード | 多重課題 / 看護教育訓練 / 医学教育訓練 / 意思決定モデル / 学習理論 / 人工現実 / 拡張現実 / 生体計測 / 看護教育 / 医学教育 / 臨床多重課題 / 臨床意思決定 / 仮想体験 / 意思決定 / バーチャルリアリティ / 状況学習 / 意志決定 / Virtual Reality / リアリティショック / 経験学習 / 臨床研修 / ストレス / 生体反応 / モデリング / 訓練 / ヒューマンセンシング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
研修医や新人看護師など医療者のリアリティショックによるＰＴＳＤや早期離職が社会問題となっている。その理由の一つに臨床現場における多重課題に対する訓練不足が指摘されている。本研究では、現実世界での経験が困難な多重課題の臨床現場をバーチャルリアリティ（以下ＶＲ）技術を用いて仮想世界に再現し、多重課題シナリオを被験者（熟練者と初心者）に体験させ、その際の被験者の観察箇所や判断データを取得し、ヒューマンファクターデータとともにデータマイニング手法を用いた解析により多重課題における意思決定要因の解明と今後の臨床現場でのナビゲーションの基礎となる意思決定支援モデルの作成に関する研究を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、看護業務における多重課題への意思決定プロセスを明らかにするため、認識重視型意思決定モデル（RPDモデル）に基づく5段階（状況の認識、パターンマッチング、アクションの想起、メンタルシミュレーション、実行）をVR・AR技術を用いて再現・評価可能な訓練システムを構築した。脳活動をfMRIおよびfNIRSで測定し、熟達看護師と看護学生の間で意思決定要因の差異を検討した。また、実写映像にHMDカメラ映像を重畳し、仮想患者や医療機器を操作可能なAR訓練環境を構築し、優先順位付け、時間管理、リソース管理、対応の柔軟性、コミュニケーションといった要素に注目した比較評価を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、看護業務における多重課題への意思決定過程を可視化・定量化し、熟練度に応じた認知的特性の違いを明らかにした点で学術的意義が高い。特に、VR・AR技術を用いた訓練環境とfMRI/fNIRSによる脳活動の計測を融合することで、意思決定に関与する要素を多面的に捉える新たな手法を提示した。また、直感的操作が可能なAR訓練システムやメタバース空間での対応訓練は、医療現場での実践力向上に資する教育ツールとしての社会的意義を持ち、今後の看護教育や医療人材育成への応用が期待される。
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