| 研究課題/領域番号 |
22K11246
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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58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 東京医療保健大学 |
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研究代表者 |
瀬戸 僚馬 東京医療保健大学, 医療保健学部, 教授 (20554041)
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| 研究分担者 |
奥平 寛奈 大東文化大学, スポーツ健康科学部, 講師 (90756785)
石田 開 純真学園大学, 医療工学科, 講師 (40745105)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 看護情報学 / Point of Care / RPA / 看護業務支援システム / 地域包括ケア病棟 / 看護支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、地域包括ケア病棟において自動認識技術を用いて”Point of Care(POC)データ”を収集し、そのデータを機械学習によって処理・分析し、看護・介護業務支援システムを通じて「早期に介入すべき観察・行為」の情報を、看護職員、介護職員、及び看護補助者等に迅速に還元することにより、ケアの質を高めつつ効率性の向上を図る手法を開発するものである。
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| 研究実績の概要 |
研究年度の2年目となる本年度は、ダミーデータを用いたPoint of Care(PoC)データの生成に注力した。
具体的には生成AIを活用して匿名加工データを一般化し、これをダミーデータとして生成し直す作業を中心に行った。これにより「手術室からの帰室後」などいくつかの場面における典型的なPoCデータを抽出でき、その標準的な記述方法を定義することが可能になった。標準的な記述を定義することにより、ある程度は「看護実践用語標準マスター」等で記述しやすくなるが、他方で、観察結果の紐づけなどは後処理で構造化されたPoCデータにするには多大な労力を要するという課題も垣間見えた。
機器連動のデータについては、経管栄養など生活関連の物品との紐づけを中心に検討した。こうした物品については、GS1やJANなど既存のコード体系による付番がなされているためPoCデータの生成自体はできるものの、これらの物品は単独で利用しない（例えば経管栄養の場合は白湯も用いるためIn/Out計算において物品が持つ情報だけで完結しない）ことから、付加情報をどのように蓄積するかが課題であることがわかった。
このような日本のPoC情報の現状について台湾の看護情報関係者とも意見交換を行ったが、生成AIを活用するとしても全てのPoCをテキストベースで記録するのは困難であるから、やはり典型的な場面ごとにテンプレートを作成して構造化情報にしていくのが望ましいのではとの結論に至った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通りの研究進捗である。
なお研究成果について本年度中に論文発表には至っていないが、既に国際学会で採択されており次年度中の報告が確定している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究成果を国際学会で報告し論文化するほか、関係学会でのシンポジウム等を通じてアウトリーチに努める予定である。
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