個人線量計装着位置を予測する機械学習モデルを使用した誤装着防止に有効な要因の解明

• 研究課題/領域番号: 24K13291
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 田村 恵美 広島大学, 病院(医), 診療放射線技師 (30772256)
• 研究分担者: 河本 健 広島大学, 図書館, 特任教授 (50224861) ; 石風呂 実 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (90627267)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 個人線量計 / 被ばく線量 / 機械学習モデル / アンケート調査

研究開始時の研究の概要

医療従事者の放射線被ばくを防ぐために、個人線量計の着用が義務付けられている。その際、しばしば線量計の誤装着が発生しており、それらに関して申請者らは、被ばく線量記録から誤装着の種類を特定する散布図手法を報告した。しかし、この方法で処理できるデータ数は限られており、今後、大量の被ばく線量記録から迅速に線量計の装着位置を特定できる方法が必要である。
本研究の目的は、線量計の装着位置を予測する機械学習モデルを作成し、全国規模で誤装着がどの程度起こっているかを解析し、アンケート調査から、誤装着防止効果の高い組織体制を明らかにする。