| 研究課題/領域番号 |
23K11346
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
牛越 博昭 岐阜大学, 医学部, 教授 (00402165)
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| 研究分担者 |
操 奈美 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10550452)
伊藤 貴康 岐阜大学, 医学部附属病院, 助教 (50779353)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 遠隔診療 / 携帯型複合情報端末 / 超音波診断 / 医学教育 / 遠隔医療 / 複合現実情報端末 / 超音波 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ICTを利用した遠隔医療が導入されてきているが、臨床現場で応用できる直接の映像と検査画像との連携はまだ不十分である。地域医療や救急・総合診療において超音波の利用は拡大しているがその習熟には経験と時間が必要である。そのため、
①各分野専門家によるシナリオ作成と超音波画像学修システムの構築
②教材を使用し遠隔教育を携帯デバイス端末と超音波のハイブリッド診察へ導入
③卒前～生涯教育（医学生、研修医、熟練者）を対象として、データを収集し解析
④実臨床応用（山岳診療、地域医療（往診・在宅））遠隔教育モデルとして普及
のプロセスを経ることにより、実際の臨床現場で利活用できる教育システムを開発する。
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| 研究実績の概要 |
ICTを利用した遠隔医療が導入されてきているが、臨床現場で応用できる直接の映像と検査画像との連携はまだ不十分である。地域医療や救急・総合診療において超音波の利用は拡大しているがその習熟には経験と時間が必要である。研究の概要として以下の４つをあげた。
①各分野専門家によるシナリオ作成と超音波画像学修システムの構築
②教材を使用し遠隔教育を携帯デバイス端末と超音波のハイブリッド診察へ導入
③卒前～生涯教育（医学生、研修医、熟練者）を対象として、データを収集し解析
④実臨床応用（山岳診療、地域医療（往診・在宅））遠隔教育モデルとして、実際の臨床現場で利活用できる教育システムを開発する。
まず初年度である2023年度は、遠隔診療における問題点と最新の状況とシナリオ構築するための準備期間とした。参考資料収集すると共に従前より市販されているシナリオ集の検索をおこなった。同時に遠隔診療や地域医療での現場導入の可能性について、離島医療での利用例や海外の状況について意見交換をした。教材については下準備の段階で年度を修了している。実証するオンライン手技のシステムと診察室が整備されていなかったため、構築した。山岳医療と在宅医療での利用は、具体的な症例と手技の抽出のみを行なった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
最新のシミュレーション教育システムによるシナリオ作成、超音波技術の確認までを行う予定であった。しかしながら従前の教育システムのシナリオ・シミュレーションの基礎の確認や資料収集、視察など、情報入手までであった。米国のシミュレーションセンターとの連携については、意見交換を開始したところである。ビデオフィードバックシステムやシナリオ作成、プログラムアプリの購入の選定に時間を要した。具体的には、従来の教育システム内にアプリケーションを入れ込む作業に難渋したことがある。次年度には開始できるように準備中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
自己評価も可能なシステムとして即時的ディブリーフィングが可能な端末デバイスを使用した評価方法を考案する。具体的には眼鏡型携帯端末画像と音声記録装置を使用して、会話のテンポ・診察時間等を測定し、効率的な問診診察、さらに超音波画像をリンクさせ、ハイブリッドに診断させる診療アルゴリズムを開発することである。このことが可能なデバイスのライセンス購入やアプリの導入が年度最終段階で可能となった。次年度はこれを使用して、シナリオ作成に着手する。その後、シミュレーターを使用して模擬診療診察のリアルタイムの記録をとる。記録媒体より、データを抽出してスコアリングして評価する。評価により改善点を明確化し、そのデータをもとに超音波による新規の診断アルゴリズムを作成する。複合現実情報端末装着による診察に情報を付加させて再度記録し、シナリオ学習に応用する予定。
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