| 研究課題/領域番号 |
21H04849
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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 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
福井 小紀子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 教授 (40336532)
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| 研究分担者 |
栄藤 稔 大阪大学, 先導的学際研究機構, 教授 (50764742)
野口 麻衣子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 准教授 (60734530)
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70313153)
古徳 純一 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195)
山本 則子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90280924)
浅海 くるみ 東京工科大学, 医療保健学部, 講師 (90735367)
石川 孝子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 特任准教授 (90779927)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
41,860千円 (直接経費: 32,200千円、間接経費: 9,660千円)
2024年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2023年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2022年度: 13,390千円 (直接経費: 10,300千円、間接経費: 3,090千円)
2021年度: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
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| キーワード | 看取り / 予後予測 / 終末期 / 予測モデル / IoT / 看取りケア / 非がん / 特別養護老人ホーム / 看取り支援 / 工学技術 / 在宅高齢者 / AI分析 / IoT開発 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
在宅終末期療養者と家族介護者と医療介護職３者を対象に、在宅ケア中の①療養者の身体・心理・社会面の「状態データ」、②ケア記録からの医療介護職の観察・判断を含む「介入データ」、③状態変化と問題発生という「評価データ」を看取りまでの３か月間連続的に集積する。これらをセンシング機器、表情を測る顔認証技術、会話を測る音声録音技術を用いて収集し、データセット化する。これをAI分析して関連性を定式化した根拠に基づく、「看取り支援IoT」（療養者の望む会話を先導する「会話提案ツール」、状態毎の最適ケアを提案する「看取りケアガイド」、会話からケア記録を自動生成する「ケア記録作成デバイス」）を開発し社会実装する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、有料老人ホームの居住者と医療介護職を対象に、在宅ケア提供期間中の①療養者の身体・心理・社会面の「状態データ」、②ケア記録からの医療介護職による「介入データ」、③状態変化と問題発生という「評価データ」を経時的に集積する。状態データは「睡眠中の体動、心拍、呼吸、離床」を計測するセンシング技術（安心ひつじα）、介入と評価データは「科学的介護情報システム（Long-term care Information system For Evidence; LIFE）および電子ケアカルテのデータを用いて収集する。この状態・介入・評価データセットをAI分析して関連性を定式化し、これを根拠とした状態毎の最適ケアを提案する「看取りケアガイド」、および「緊急受診／入院アラートシステム」を開発し、社会実装することを目的としている。
2022年8月より、電子ケアカルテ情報を活用して施設入居者の状態（バイタルサイン、薬、食事、排泄、睡眠、移動、清潔）およびアウトカム（死亡、緊急受診・入院）に関する情報の収集に加え、センシング技術を用いた体動、心拍、呼吸、離床の身体的データの収集も開始した。これに先立ち、研究対象施設内において、前年度には必要なWi-Fi環境の整備を完了している。2022年度末までに413名の調査を実施した。電子ケアカルテ情報や身体的データについては、約57000日分の経時的な情報が収集されている。
今後は、死亡のアウトカム発生数を確認しながら、2023年度を目途にデータ収集を継続し、収集したデータの加工・突合作業を行う予定である。
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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
研究対象施設内におけるWi-Fi環境構築によるセンシング機器を用いたデータ収集開始の遅れ、またアウトカムとなる死亡の発生件数を踏まえたデータ収集期間の延長を行ったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究対象施設でのWi-Fi構築が完了し、計測機器によるデータ収集および研究実施体制は整っており、調査実施および電子ケアカルテ情報からのデータ突合を継続する。最終年度の2024（令和6）年度までに約600名の調査、データ収集を予定している。前年度末までにすでに収集されたデータを用いて、問題発生機序のパターン認識や異常検知を探索する予備解析をした上で、AI解析を見据えた「統合データ集積システム」完成を目指す。そして、予備解析やテストを繰り返し行いながら「看取りケアガイド」、および「緊急受診／入院アラートシステム」開発につなげていく。
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