入院患者における自然言語モデルを用いた転倒転落予測モデル開発

• 研究課題/領域番号: 25K13474
• 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: 日本医科大学
• 研究代表者: 西野 拓也 日本医科大学, 大学院医学研究科, 研究生 (30976816)
• 研究分担者: 宮城 泰雄 日本医科大学, 医学部, 准教授 (00350116) ; 田邉 造 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (20425391)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 転倒転落 / 機械学習予測モデル / 自然言語処理

研究開始時の研究の概要

本研究は、転倒転落の直接因子と患者因子・環境因子などの間接因子を解析対象とし、自然言語処理による固有表現認識で報告記録を構造化する。得られたリスク因子を入院データ等と統合し、経時的変化を踏まえた転倒転落予測モデルを構築することで、優先度の高い患者の特定や適切な介入、看護業務の効率化を目指す。さらに、本アプローチは医療安全の他分野への応用可能性も有すると期待される。