| 研究課題/領域番号 |
20K21736
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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 | 豊橋創造大学 |
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研究代表者 |
藤井 徹也 豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (50275153)
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| 研究分担者 |
佐藤 美紀 愛知県立大学, 看護学部, 准教授 (10315913)
箕浦 哲嗣 愛知県立大学, 看護学部, 教授 (80315910)
篠崎 惠美子 人間環境大学, 看護学部, 教授 (50434577)
山口 直己 豊橋創造大学, 保健医療学部, 准教授 (70434579)
山根 友絵 人間環境大学, 看護学部, 教授 (70734028)
酒井 一由 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (90215583)
工藤 慎太郎 森ノ宮医療大学, 総合リハビリテーション学部, 教授 (70737915)
中山 和弘 聖路加国際大学, 大学院看護学研究科, 教授 (50222170)
堀元 美紗子 椙山女学園大学, 看護学部, 助教 (90802637)
西尾 亜理砂 愛知県立大学, 看護学部, 講師 (40551239)
栗田 愛 人間環境大学, 看護学部, 講師 (50759149)
長谷川 小眞子 福井県立大学, 看護福祉学部, 准教授 (20269591)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人工知能 / 在宅医療 / 在宅療養 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
わが国の在宅療養者は、病態などが多様で複雑化しているため、多職種連携医療が進められている。そのため、各職種が情報交換や連携を円滑に行い、療養者にあったケアプランを策定し、適切なケアを提供することが必要である。しかし、現状は在宅療養者をとりまく多職種の連携の困難さが指摘されており、効果的な解決策は皆無である。本研究は、タイムリーに多くの情報を発信、集約できる双方向コミュニケーション機器と、医療情報を有機的かつ複合的に解析できるベイジアン・ネットワークに注目し、在宅療養者に関連する所属の異なる医療者が、タイムリーに情報交換・共有でき、適切な判断(ケアプラン)を可能とするＡＩシステムの構築を目指す。
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| 研究実績の概要 |
在宅医療における多職種連携上の情報共有に関する調査結果の分析を行った。まずは、多職種間でタイムリーに情報共有できる必要がある。そこで情報共有の現状と各職種が困難と感じている点を問うた調査結果について、対話型AIチャットボットであるChatGPTをMicrosoft Excelから利用する方法で自由記載について集計処理した。ChatGPTの利用に関しては、OpenAIのアカウントを設定した後、gpt-3.5-turboバージョンを利用可能なAPI（Application Programming Interface）キーを取得し、デジィEXP（2023）が公開しているExcel VBAを設定し、ChatGPTをエクセル関数として使用可能とした。介護福祉士および看護師が情報共有を困難と回答した自由記載について、「以下の項目の共通点をおしえてください。」とのみ添えてChatGPTに回答させた。介護福祉士の13件の回答からは、「情報伝達の不確実性」、「連携不足」、「専門的な情報の不足」、「指示や連絡の遅延」および「情報共有の不便さ」の5項目が挙げられた。看護師の34件の回答からは、「情報共有の困難さ」、「コミュニケーションの遅れ」、「認識の不一致」、「連絡の困難さ」、「統一されていない情報共有の認識」、「在宅ケアにおける困難さ」および「地理的な制約」の7項目が挙げられた。さらに訪問看護における業務効率化を目指すため、OSの種類に依存させることなく、ブラウザでの利用が可能にした複数の要件を満たす文章を自動生成させる仕組みを構築させた。OpenAIの第３引数であるtemprerature を変更させることで精度を確認した。2023年7月時点においては、temprerature=0の場合は状況説明の不足を理由に回答を拒否される状況であったが、2023年11月時点では良好な回答が得られた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
看護職以外の職種からは、AIシステムに必要な情報内容について、職種間の共通する必要な情報を詳細に確認することができた。また、看護職人工知能（以下：AI）のシステム自体の基盤は、順調に進めることができていることから、2023年度については一定の成果は挙げることができたと評価できる。また、引き続き調査結果をAIへ記憶させる作業を実施している。そのため、多職種間で共有する必要がある情報についてAIへの情報の貯蓄が進んでいる状況である。同時に生成AIによる読み取りの実証も行っていることから、当初の予定していたAIシステム構築できる予定であるため、遅れは取り戻すことができる予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在、在宅医療における多職種連携に必要な情報項目、情報共有の方法と課題について、7月下旬までには研究分担者間で、生成AIの使用を実践して更なる記憶の貯蓄を終了する予定である。また、2023年度中に発表したChatGPT関連した内容をさらに追究する予定であり、当初の計画通りに進捗できると考える。その後、インタビュー調査を実施して、データを収集・分析する。このことで、当初計画どおりに進捗できる。AI開発グループについては、基盤の作成については、順調に進んでいるため、2024年度中には、看護職種から発する情報と受け取る他職種との相互のやり取りが年度内に運用できる予定である。
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