研究課題/領域番号 |
23K21735
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 東京女子医科大学 |
研究代表者 |
吉光 喜太郎 東京女子医科大学, 医学部, 特任講師 (00551326)
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研究分担者 |
齋藤 太一 東京女子医科大学, 医学部, 非常勤講師 (40457247)
山口 智子 神戸大学, 未来医工学研究開発センター, 特命講師 (40879970)
山田 和彦 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 医長 (70401081)
石川 達也 東京女子医科大学, 医学部, 講師 (70408467)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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キーワード | 医用工学 / 外科手術 / 学習支援 / パフォーマンス評価 / 手術工程解析 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究ではカラオケ採点システムのように臨床チームのパフォーマンスを手術終了時に即時的にスコア化し、技術や業務効率向上を実現する手法を確立する。都度改善すべきポイント、伸ばすべきポイントを繰り返しフィードバックすることで、効率的に能力向上を支援する「スパイラル成長支援」を開発・実装する。 本提案では人と人とを比較して優劣をつけるのではなく、スタッフ個々、およびチーム単位のパフォーマンスを症例毎に比較し、個々の特性に見合ったラーニングカーブの最適化を実現する。一般的に手術室業務は経験と数をこなすことで熟練化すると言われるが、本研究によって無駄なく効率的に熟達するための能力向上支援の実現を目指す。
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