ビッグデータを用いた精神科訪問看護のエビデンス構築と再入院リスク予測AIモデル実装

• 研究課題/領域番号: 24K02731
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58060:臨床看護学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 武用 百子 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00290487)
• 研究分担者: 中村 創 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい研究員 (00993479) ; 大達 亮 周南公立大学, 人間健康科学部, 准教授 (10760796) ; 湯浅 清 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい研究員 (40993481) ; 奥田 淳 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (50382320) ; 野沢 恭介 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80967034)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2024年度: 15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
• キーワード: 精神科訪問看護 / 再入院リスク / AIモデル / EBP

研究開始時の研究の概要

本邦の精神障害者への施策は施設収容型医療から地域医療中心へと転換しているが、精神疾患を有する総患者数は約419.3万人と増加の一途を辿っている。地域医療中心の医療体制を進める中、いかに地域で精神症状を安定させながら支援をしていくのかが重要となる。
本研究の目的は、①訪問看護のメディカルレコードを用いた再入院予測AIを用いて、テキストマイニングや多変量解析を行い再入院に影響する因子と訪問看護介入のエビデンスを構築すること、②本研究で得られたエビデンスに基づいた再入院に影響する要因を用いてAIモデリングを再構築し、再入院予測システムの精度向上を目指すことである。