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訪問看護師の臨床判断を支援するAIシステムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K11184
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
研究機関医療創生大学

研究代表者

葛西 好美  医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154)

研究分担者 川口 孝泰  医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
今井 哲郎  広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
大石 朋子 (大塚朋子)  湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
伊藤 嘉章  医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
高橋 道明  医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (90710814)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
キーワード訪問看護 / 判断支援 / AI / 臨床判断
研究開始時の研究の概要

情報技術を活用した医療への変革の中で、看護学においてもAI(人工知能)を含めた新たな技術の議論がようやく始まった。本研究は、訪問看護に必要なAI技術により導き出された根拠データと、訪問看護師の経験知を融合(拡張知能:Extended Intelligence)させた、臨床判断支援システムの開発を目的とする。AIを活用した新たな臨床判断支援モデルを構築し、訪問看護師の臨床判断支援システムのアプリケーション化を図ることにより、熟練訪問看護師が有する経験知の可視化によるケアの継承、臨床判断の強化や迅速化を可能にし、在宅療養者や家族の生活の質の向上に貢献する。

研究実績の概要

本研究は、訪問看護に必要なAI技術により導き出された根拠データと、訪問看護師の経験知を融合(拡張知能:Extended Intelligence)させた、臨床判断支援システムの開発を目的とする。昨年度は、訪問看護師が看護実践の中で困難と感じる際の臨床判断の支援に必要となる、在宅療養者・家族等の「状況認識」と「看護の必要性の判断」の内容を基に、AIを活用した新たな臨床判断支援の学習モデルを構築した。
本年度は、訪問看護師が看護ケアを行う療養者・家族等の情報の入力により判断支援を可能とする、学習済みデータを用いた判断支援アプリケーションの設計・構築を行った。また、新たに収集した訪問看護師への困難事例に関するインタビューデータをもとに、療養者・家族の状況を分類して妥当性を検討した。さらに、円滑な臨床判断支援システム展開を目指し、判断支援アプリケーションのユーザビリティ評価およびICT導入のための訪問看護師向け教育プログラムに関する訪問看護師への調査を開始した。
判断支援アプリケーションの設計・構築においては、訪問看護師が利用しやすいデザインや仕様とした。判断支援アプリケーションへ困難事例に関する療養者・家族の情報を入力し、機械学習によって得られた成果をもとに状況分類および判断支援内容を提示することができた。また、集積した新たな困難事例に関する療養者・家族の状況を分類した結果、本アプリケーションにより提示する状況分類において妥当性が示された。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究は、以下の目標を設定している。
1.AI(機械学習)を活用した新たな臨床判断支援モデルの作成
2.訪問看護師の臨床判断支援システムのアプリケーション化に向けたユーザビリティ評価
3.臨床判断支援システムの実装と評価
本年度は、目標2の訪問看護師の臨床判断支援システムにおいて、機械学習で得られた成果を提示できるようアプリケーションを設計・構築した。また、判断支援システムの実装と評価に向け、円滑なシステム展開に必要なユーザビリティ評価および訪問看護師向け教育プログラム開発を進めている。

今後の研究の推進方策

今後は、臨床判断支援に関する特定モデルの精度向上と、実際の訪問看護師の判断データとの融合を目指すために、新たな集積データを用いて再学習を実施し、学習データ・セットの組み合わせを検討する。また、本アプリケーションのユーザビリティ評価、ICT導入のための訪問看護師向け教育プログラム開発を行い、臨床判断支援システムの実装・評価を行う。

報告書

(1件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) 産業財産権 (1件)

  • [雑誌論文] 指尖容積脈波による心理的ストレスの観察法としての有用性の検討:機械学習を用いた分析より2023

    • 著者名/発表者名
      伊藤 嘉章、高橋 道明、葛西 好美、川口 孝泰、楊箸 隆哉
    • 雑誌名

      看護理工学会誌

      巻: 11 号: 0 ページ: 66-75

    • DOI

      10.24462/jnse.11.0_66

    • ISSN
      2188-4323, 2432-6283
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 糖尿病患者の自己管理能力向上に関する看護要因:看護要約を用いた共起ネットワーク分析と対応分析2023

    • 著者名/発表者名
      高橋道明、伊藤嘉章、葛西好美、川口孝泰
    • 学会等名
      第11回看護理工学会学術集会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 共起ネットワーク分析を用いた慢性心不全患者のセルフモニタリング獲得に向けた基礎調査2023

    • 著者名/発表者名
      伊藤嘉章、高橋道明、葛西好美、川口孝泰
    • 学会等名
      第11回看護理工学会学術集会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [産業財産権] 臨床判断支援装置、臨床判断支援システム、臨床判断支援方法、及びプログラム2023

    • 発明者名
      葛西好美
    • 権利者名
      葛西好美
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      2023-119646
    • 出願年月日
      2023
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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