| 研究課題/領域番号 |
20K10753
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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58060:臨床看護学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立国際医療研究センター |
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研究代表者 |
梅田 亜矢 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国立看護大学校, 講師 (00734013)
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| 研究分担者 |
岡本 竜哉 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, ICU・CCU・HCU管理室医長 (30419634)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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)
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| キーワード | 予定外抜去 / ICU / 身体抑制 / 動作解析 / AI / 自己抜去 / 抑制 / 動画解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ICUの患者は重症であるため、気管挿管やドレーン類など生命に直結するチューブ類を挿入されていることが多い。患者は常に興奮したり、チューブを自己抜去したりする状況ではないが、いつ自己抜去するか予測できないため、長時間、身体抑制を行なっている現状がある。そこで、本研究は、動画解析によりチューブ自己抜去予測モデルを開発することを目的とし、以下のように研究を進めていく。(1) 患者はどのような状況でチューブを自己抜去するのか、自己抜去前には予兆動作があるのかを明らかにする。(2) 作成したモデルで、チューブ自己抜去の検知と予測がどの程度可能かを検証する。
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| 研究成果の概要 |
姿勢推定モデルを用いることで、画像の明るさやカメラとの相対的な距離など条件の良かった症例のみではあるが、自己抜去の動画から3次元座標が得られた。そして、そこから特定部位の距離の変化を時系列データとした。つまり、自己抜去と未遂動作との弁別可能性が示唆された。このように、後ろ向きに自己抜去の検出はできたが、同じような条件の動画が十分に得られなかったため、予兆動作の検討にまでは至らなかった。ひきつづき、様々な条件下での自己抜去動作の解明を進めることで、汎用的な抜去動作の予測手法の確立を目指したい。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究のデータとなる、ICUで臥床している患者が自己抜去する動画を取得することが、今回非常に困難であったが、適切なプロセスを踏み、貴重なデータが得られたことは今後に向けて大きな収穫となった。 本研究は、通常業務として使われている監視カメラの、リアルタイムで活用された後は消去されている動画を用い、新たな見地を得ようとした取り組みであった。少子高齢社会により今後さらに看護の人手不足が予測されている。研究のさらなる積み重ねにより、ICU患者の身体抑制ゼロを目指し、患者のQOLの向上、看護師の補助、負担軽減につながると考える。
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