養護教諭の緊急度・重症度判断を助けるAI技術を活用した判断支援システムの開発

• 研究課題/領域番号: 23K02462
• 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09040:教科教育学および初等中等教育学関連
• 研究機関: 山口県立大学
• 研究代表者: 丹 佳子 山口県立大学, 看護栄養学部, 教授 (70326445)
• 研究分担者: 阿部 真育 山口県立大学, 国際文化学部, 准教授 (50727948)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 養護教諭 / 保健室 / 緊急度・重症度判断 / AI技術 / 判断支援システム / 学校救急処置

研究開始時の研究の概要

本研究は養護教諭の保健室における緊急度・重症度判断を支援する人工知能（AI)を活用した判断支援システムのプロトタイプを作成し実用性を検証するものである。研究代表者らはは「養護教諭は一人配置が多く同職種の上司や同僚から専門的支援を受けにくい」という養護教諭特有の職務環境に注目し、その課題の解決のためにAI技術活用を着想した。養護教諭はAIの判断を参考にすることで判断の誤りを防ぐことができ、子どもの命と健康を守ることができる。

研究実績の概要

本研究の目的は、一人配置が多い養護教諭の緊急度・重症度判断支援のための「AI技術を活用した判断支援システム」のプロトタイプを作成・試行し、実用性と課題を明らかにする。
2023年度は、判断支援システム構築の一環として、養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツール（症状の緊急度を判定するWeb サイトと救急医療電話相談）の使用頻度、使用状況、利点、不便な点等について、現職養護教諭を対象に調査を行い、利用実態と課題を明らかにした。既存ツールの利用実態と課題が明らかになることで、現場の養護教諭のニーズを反映した判断支援システムを開発することができる。
A県内の小中高等学校の養護教諭約500名を対象にGoogleフォームを用いた無記名のアンケート調査を行った。調査期間は2024年１月～2月。223名から回答があり（回収率44.6％）、回答者の養護教諭経験年数は18.7±14.2年（平均±標準偏差）、勤務校校種は小学校105人（47.1％）、中学校68人（30.5％）、高等学校40人（17.9％）、特別支援学校9人（4.0％）、その他1人（0.4％）、養護教諭複数配置は27人（12.1％）であった。症状の緊急度を判定するWeb サイト（消防庁がインターネットで提供している救急受診ガイド「Q助」など（各自治体が提供している救急受診ガイドも含む））と救急医療電話相談（♯7119）の認知度はそれぞれ35.9％と87.9％であった。それぞれの使用頻度、使用状況、利点、不便な点は現在分析中である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

令和5年度に予定した計画A-1：教師データ準備（問診票データ収集）とデータ前処理は行わなかった。教師データ収集の前に、養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツールの課題を明確にする必要性が生じたため、課題を明らかにする質問紙調査を優先した。

今後の研究の推進方策

①令和5年度に実施した質問紙調査結果を分析する。
②明らかになった養護教諭の判断を支援する可能性がある２つの既存ツールの利点と課題をふまえて、判断支援システム構築の方向性を明らかにする。
③②に基づき、当初予定していた計画A-1を開始する。