| 研究課題/領域番号 |
23K27874
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03184 (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 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 川崎市立看護大学 |
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研究代表者 |
荒木田 美香子 川崎市立看護大学, 看護学部, 教授 (50303558)
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| 研究分担者 |
松田 有子 川崎市立看護大学, 看護学部, 准教授 (20745393)
青木 恵美子 川崎市立看護大学, 看護学部, 講師 (30783542)
五十嵐 貴大 日本保健医療大学, 保健医療学部看護学科, 講師 (40814223)
宮本 千津子 東京医療保健大学, 看護学部, 教授 (50209946)
田中 博子 創価大学, 看護学部, 准教授 (50279791)
高橋 時市郎 東京電機大学, 未来科学部, 教授 (50366390)
小玉 周平 東京電機大学, 未来科学部, 助教 (60909042)
高橋 佐和子 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (80584987)
森谷 友昭 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (90589805)
山邉 悠太 東京医療保健大学, 医療保健学部, 助教 (90961657)
安藤 瑞穂 東京医療保健大学, 看護学部, 准教授 (40434435)
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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 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | 拡張現実 / 看護技術 / 看護教育 / カテーテル挿入 / AR / 気管内吸引 / 胃管挿入 / 導尿 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、これまでに本研究グループが開発してきたカテーテル挿入を行うAR学習支援システムを改善・開発していく。現時点のものをさらに改善することにより、学習支援システムの技術の特許取得をめざす（申請費用は間接経費）。また、本システムを実際の看護教育に導入すること、つまり実用化をめざしており、様々な対象者への実証研究を通して、看護教育の場面における最適化を行う。
3年間の研究スケジュール期間内に、①気管吸引、②胃管挿入、③導尿の3つの学習支援システムを開発し、実証研究を繰り返し、学習と教育
への最適化を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、本研究グループで開発を進めていたカテーテル挿入を行うAR学習支援システムを改善・開発を行う。2022年度時点のものをさらに改善することにより、学習支援システムの技術の特許取得をめざす（申請費用は間接経費）。また、本システムを実際の看護教育に導入すること、つまり実用化をめざしており、様々な対象者への実証研究を通して、看護教育の場面における最適化を行うことを計画している。
今年度は、まずこれまでの気管吸引モデルの成果をJapan Journal of Nursing Science及び映像情報メディア学会誌に投稿し採択された。
気管吸引モデルのこれまでの実証実験で課題となっていたいくつかの点について解決を試みた。カテーテル挿入に関するVR/AR関係の先行研究を検討したが、カテーテル挿入時の清潔操作における無菌手袋の装着を組み込むことについては対応を検討しているものはなく、今後の課題として残っている。さらに、気管吸引モデルにおいて、実証研究で指摘のあった手元が見にくい（AR 重畳表示）との指摘に対して、ヘッドマウントディスプレイをこれまで使用していたHTCVIVEからインサイドアウトトラッキング型のMeta Quest3へ対応させることで解決することができることが明らかとなった。
気管吸引モデルでは、学生（看護者）の吸引技術により、患者の表情の変化をAR教材に入れること及び、胃管挿入モデルAR教材については、カテーテル挿入に患者の緊張を取ったり、動作を促す声かけが重要となるため、学生（看護者）の「飲み込んでください」等の音声の指示をAR教材に組み込むことを引き続き検討しているところである。
また、胃管モデルと導尿モデルにおけるシミュレーター開発の基本となる動作手順については看護職メンバーで既に確認を終えたところである。
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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
これまでの本グループの成果を２つの論文として公表した。また、これまで気管吸引モデルの最適化に向けて、課題とされていた手元が見にくい（AR 重畳表示）問状況に対して解決方法を得たことは、大きな進歩と言える。今後開発予定である胃管モデルと導尿モデルにおけるおける看護手順を抽出したこと、および国内外の先行研究を洗い出し、ARと音声認識、清潔操作の組み込みなどの改善点について基本的な技術の検討を行ったことは、今後の開発に共通となることであり、重要なプロセスと言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
AR教育ツール最適化に向けての課題はある程度特定できているため、今年度はAR/VR技術側での課題解決に向けて取り組む必要がある。音声認識の点ではAIも含め、技術革新が著しいため、既に開発されている技術を洗い出し、活用可能性を含めて企業や技術研究者間と看護職間でのディスカッションを企画して技術開発の突破口としたい。そのうえで、胃管及び導尿モデルのプロトタイプの開発を行っていく予定である。
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