| 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 – 2026-03-31
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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 |
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 | 看護記録の構造化 / 自然言語処理 / 看護実践用語標準マスター / 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 |
地域包括ケア病棟における看護・介護業務の効率化と情報活用の高度化に向け、Point of Care（PoC）で活用可能な看護記録の構造化に関する試行的研究を実施した。日本語看護記録は記述的・冗長的であり、外国人介護職との情報共有や音声入力との親和性が低いという課題がある。そこで、本研究では約9.6万件の記述的看護記録を対象に、ChatGPT-3.5を用いて箇条書き形式への自動変換を試みた。その結果、ChatGPTは「帰室時の状態」「体温管理」「排液観察」等の典型的観察項目において、キーワードの抽出・整理に一定の有効性を示した。さらに、箇条書き化により「看護観察・実施用語標準マスター（STerNOA）」の導入が促進され、記録の標準化とリアルタイム活用が可能となることが示唆された。本成果は、地域包括ケア病棟における看護・介護の情報基盤整備に貢献し、現場の多職種協働や業務負担軽減を支援するPoC型データ基盤の構築に向けた実装知見を提供する。
今後の研究課題としては、生成AIによる記録構造化の精度と再現性を高めるため、STerNOA等の標準用語との整合性を保ちつつ、学習済みモデルのカスタマイズが必要である。また、今回得られた「箇条書き化」出力をPoC端末上で即時活用するには、看護職・介護職がストレスなく使用できるユーザーインタフェースの設計と評価が不可欠である。さらに、地域包括ケア病棟特有のケアプロセスに即したユースケース（例：退院支援、多職種カンファレンス）への応用可能性を検証し、PoCデータ基盤として実装・運用できるモデルの開発へと発展させていく必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、看護記録の構造化に向けたAI活用の有効性を具体的に示すことができ、STerNOAとの接続可能性も確認された。地域包括ケア病棟におけるPoCデータ基盤の設計に向けた実装的知見が得られており、本研究課題の目的達成に向けて概ね順調に進捗している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、今回得られた成果を基に、ChatGPTを用いた看護記録構造化手法の再現性と有用性を検証し、国際学術誌への論文投稿を行う。また、PoCデータ基盤としての実装モデルをまとめ、多職種連携現場での応用可能性についても報告書として成果を公開する予定である。
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