| 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 | 業務量調査 / OCR-AI / データ自動収集 / 可視化 / 看護業務量調査 / 自動データ収集 / 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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| 研究成果の概要 |
業務量調査はリアルタイムに記録されずタイムラグが生じるため、業務内容を自動収集し結果の可視化を可能とする汎用性の高いシステムを開発した。業務量調査の現状把握と改善策では、システム利用は自記式記入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わかった。ICTを中心とした情報収集では、業務内容を電子カルテへ入力したものをOCR-AIを用いることにより、記録や画面を自動判読・解析が可能であることがわかった。特に、看護指示や経過表の詳細な2画面では、画像保存や業務内容を文字として容易に判別することができ業務内容の抽出が可能となり、システム構築に向けた基礎資料となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
業務量調査の現状では、時間外でのデータ入力による看護や処置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たこと、労力や負担が強いられていたことが課題であった。そこで、日常的に実施入力する電子カルテ端末を通じて業務量データを自動収集するために、端末画面を自動判読するOCR-AIアプリを用いた。その結果、電子カルテに入力している「看護指示」「経過表」の膨大なデータの詳細画面の状態遷移情報を取得でき、画像として保存すると同時に、OCR(文字認識)することにより、業務量を文字として判別することが可能となった。これにより、業務量調査がいつでも可能となるシステム構築への基礎的資料となった。
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