| 研究課題/領域番号 |
23K21568
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03269 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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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 | 長野県看護大学 |
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研究代表者 |
喬 炎 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70256931)
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| 研究分担者 |
魯 健 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (50547479)
上條 明生 長野県看護大学, 看護学部, 助教 (50895547)
北山 秋雄 長野県看護大学, 看護学部, 名誉教授 (70214822)
柄澤 邦江 長野県看護大学, 看護学部, 准教授 (80531748)
張 嵐 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (80760438)
近藤 恵子 長野県看護大学, 看護学部, 講師 (80773259)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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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 |
10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 褥瘡 / 早期診断 / 在宅・遠隔ケア / 診断機器開発 / 人工知能 / 褥瘡の早期診断 / デバイス開発 / センサー技術 / 多循環障害学説の確立 / AI / AI技術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
褥瘡は難治性の皮膚傷害で、特に在宅において増加し、いかに在宅でも早期発見して早期治療につながるかが喫緊の課題である。本研究は先ず、早期褥瘡の病理機序の解明を行い、多循環障害の病態を突き止めた。同時にハンディタイプの簡易な早期褥瘡の診断機器の開発を進んで、無線通信手段や人工知能技術を活用して、在宅でも早期褥瘡の迅速、適確な診断システムの開発を４年間の計画で進行しているところである。
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| 研究実績の概要 |
本研究はハンディタイプの簡易な早期褥瘡の診断機器の開発を目指す。同時に無線通信手段やAI技術を活用して、在宅でも早期褥瘡の迅速、適確な診断システムの開発を４年間の計画で実施する予定である。
初年度（令和３年度）において、試験用単体機からプロトタイプ機に改良され、機械構造と電子回路などのハードウェアを開発し、圧力の自動調節と圧力分解能、光強度の16段階調節、白色とUV光源照射の画像を別々にリアルタイムでの撮影し、画素数は500万以上、画像撮影と保存は5秒以内完成までに機能を改善した。
令和４年度は実証用プロトタイプ機のハードウェアの最適化設計を行い、臨床試験用のハンドヘルドStand-alone装置の設計と開発を進んでいる。機器の開発に必要な圧力条件についての研究も完成し、その主な内容をまとめた論文も発表した。また、褥瘡動物モデルを用いて、われわれの考案した紫外線診断法のほか、Capillary refilling time test(CRTT)の活用も早期褥瘡の虚血が診断に意義高いことと、虚血と出血の多循環障害に対する総合解析は早期褥瘡の正診率を突き止め、論文投稿の準備をしていた。
令和５年度は多循環障害の学説を確立して、それに基づいた総合解析の論文を英文誌に発表した。また、これらの成果を画像解析ソフトと人工知能（AI）自動診断技術の開発（産業技術総合研究所と株式会社マクニカ社との共同研究）を行い、早期褥瘡の特徴をUV画像とCRTTの結果から抽出するようにプロトタイプ機のハードとソフトの両方から工夫していた。同時にAI技術による自動診断の検証も進んでいる。AIによる自動診断の研究の一部は日本褥瘡学会と米国NPIAP 2024Annual Conferenceにて発表し、共同研究者の発表が米国学会のPoster Awardを受賞した。
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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
計画通リに研究を進んでいます。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの成果から早期褥瘡の多循環障害の学説を確立した。この学説に基づいて診断デバイスのソフトを愛発し、人工知能（AI）による解析も試みた。これからの研究はこの新しい学説を世界に認知してもらって、同時にプロトタイプ機をこの多循環障害の総合解析できる、これからの臨床診断に実用可能の精度までのソフト設計のさらなる改善とAIの自動診断を実現できるように共同研究者や専門業者と共同で引き続き開発を進む。また、多循環障害に対する総合解析の情報をサーバーに保存して、遠隔診断に用いる方法も同時に検討する。
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