| 研究課題/領域番号 |
20K21700
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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 |
森 武俊 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20272586)
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| 研究分担者 |
野口 博史 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50431797)
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
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) |
2020-07-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 看護工学 / 画像認識 / 画像識別 / 褥瘡 / 深層学習 / ディープラーニング / リアルワールドデータ / 看護理工学 / スキンテア / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
臨床において病棟回診等で蓄積されてきた多量の創傷デジタル画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮る創傷画像の自動分類を行うソフトを開発してスコアを看護師ほか創傷評価者へ提示し，超音波エコーと組み合わせ傷を見るだけでなく匂いや患者病態も見ている医療者の経験や知識に基づくスコア決定をインタラクティブに支援するシステムを作る．
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| 研究成果の概要 |
臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷を単に目で見るだけでなく匂いや患者病態も見ているヘルスケアプロフェッショナルの経験や知識に基づくスコア決定やケアプロセスの設計の判断をインタラクティブに支援するシステムを形成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
褥瘡や糖尿病性潰瘍、スキンテアなどの創傷の評価法として臨床に普及し活用が進んでいる様々なツールは，ほとんどの場合もっぱら主として視覚を中心とした主観的評価に基づくため看、護師などの評価者や評価のタイミング・機会に依存して再現性が必ずしも高くないという重大な問題が指摘され続けてきた．創傷の重症度や治癒経過の評価の妥当性が確保され、信頼性が高く客観的な手法が望まれている。本研究は、創傷画像を自動分類してアセスメントスコアを自動算出することで、インタラクティブに、ヘルスケアプロフェッショナルによる創傷の客観的評価を支援するシステムを開発したものである。
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