| 研究課題/領域番号 |
21K10554
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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58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
金澤 悦子 東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護師 (10447154)
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| 研究分担者 |
石幡 浩志 東北大学, 歯学研究科, 助教 (40261523)
瀬戸 初江 東北医科薬科大学, 東北医科薬科大学病院, 看護部長 (50813995)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021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 | 看護業務量調査 / 自動データ収集 / 可視化 / COR-AI / データ収集 / アプリケーション / 看護業務 / 診療支援 / データベース / 人工知能 / 自動記録 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
看護業務量調査は医療の改善や効率化に必要だが、看護や処置の実施時とのタイムラグから実態との乖離が生じていた。そこで看護や処置の内容を日常的に使用する電子カルテ端末を通じて自動収集し、かつ、結果の表示と分析を可視化して業務改善につなげる汎用性の高いアプリケーションを開発する。これは医療従事者が端末へ患者の容体および看護・処置内容のキー入力、あるいは画面上の選択した項目をバックグラウンドで記録、画面解析するもので、端末画面を自動判読するAI-OCRアプリを中核とする。アプリは電子カルテ端末に統合してコストを最小限にすると共に、実施した業務入力を自動的分析、業務量調査の日報化までを視野に開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
看護業務量調査は業務改善や効率化に役立てられているが、臨床現場ではリアルタイムに記録されることはなく、看護・処置の実施時とのタイムラグから業務実態との乖離が生じている。そのため、看護や処置内容を自動収集し結果の可視化を可能にする汎用性の高いアプリケーションを開発することとした。
2021年度では無記名自記式質問紙調査を実施し、看護業務量調査の現状把握と調査法改善策のハード・ソフト面からの検討を行った結果、システム利用は自記式記入の業務量調査方法に比べデータ収集や結果の表示・分析・報告のメリットが大きいことが改めて確認された。その結果をもとに、2022年度では医療現場のスタッフに負担を強いることがなく正確でタイムリーなデータ収集方法や結果の可視化を図るICTを中心とした情報収集を行った。その結果、スタッフが患者の容体や看護処置内容を電子カルテへ入力、あるいは画面上の項目を選択し入力した内容を、OCR-AI（文字認識）を用いて電子カルテ記録およびその画面を自動判読・解析することが可能であることがわかった。そのため、2023年度では、電子カルテに入力したデータが、OCRーAIを用いてよりクリアに判別可能なのか、業務量調査項目を容易に抽出できるのかを検討した。システムの概要については、電子カルテ内へ看護業務入力する際に使われる「看護指示」「経過表」の2画面への入力状態遷移を取得し、画像として保存すると同時に、OCR-AIにより業務内容を文字として判別できるようにした。その結果、テストPCによる電子カルテ画面のデータは文字認識が容易に判別でき、業務内容の抽出が可能となった。
さらに今年度は、「位置電流検知システム活用」したデータ収集が可能か検討した結果、業務量調査項目と同じ位置情報（処置・カンファレンス・配薬注射等）ではスタッフが意識することなくデータ収集が可能であることが示された。
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