| 研究課題/領域番号 |
16H02698
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| 研究機関 | 長野県看護大学 |
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研究代表者 |
北山 秋雄 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70214822)
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| 研究分担者 |
藤原 聡子 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (00285967)
安田 貴恵子 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (20220147)
千葉 真弓 長野県看護大学, 看護学部, 准教授 (20336621)
岡田 実 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (20438435)
秋山 剛 長野県看護大学, 看護学部, 講師 (20579817)
三浦 大志 長野県看護大学, 看護学部, 助教 (40722179)
渡辺 みどり 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (60293479)
太田 克矢 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (60295798)
喬 炎 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70256931)
清水 嘉子 名古屋学芸大学, 看護学部, 教授 (80295550)
柄澤 邦江 長野県看護大学, 看護学部, 講師 (80531748)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 遠隔ケア / 認知症高齢者 / トータルケア / ICT / サラス / 地方小都市 / 生活習慣病 / 里山看護 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、研究者らが開発を進めてきた最先端最高水準の遠隔ケアシステム(登録商標名：Salus Vision、通称サラス)を用いて、認知症予防から終末期ケアに至るまでの、高齢者への質の高いケアを保証する地域包括型の認知症トータルケアネットワークシステム(認知症ＴＮＳ)の構築を目的とする。平成29年度繰越金と平成30年度の研究は主として以下のとおりである。
1.平成29年度繰越金による研究実績
①サラスのバージョンアップ等に伴う運用マニュアルの作成 ②サラスと連動した、IoTによる認知症高齢者の見守り(非カメラ、非接触型のドップラー(24GHzマイクロ波)センサによるモニタリングシステム)とVital Data収集システムの開発
2.平成30年度の研究実績
①研究対象過疎地域で認知症の在宅医療、老健施設運営等に取り組んでいる県立の基幹病院と協働で、サラスと連動した認知症の予防と早期発見システム(SalusTalk)の開発を昨年に引き続き行った。②クラウド型多職種連携システム「サラス-エイル」よる運用が可能な、iPhone/スマートフォン のカメラを活用した褥瘡早期診断法(Salus-Smart SEDBS(Smart System for Early Detection of Bed Sore ))の開発改良を昨年に引き続き行った。③「サラス」と連動する、特定健診受診者のフォローアップ用クラウド型情報解析・閲覧システムである「サラスーフォシュク(Salus-FoSSHCH):Follow-up System for Specific Health Checkup)」の開発改良を昨年に引き続き行った。④中国における認知症ＴＮＳ等の導入の可能性について、揚州大学看護学院と昨年に引き続き取り組んだ。
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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
本研究は4年間(平成28年度～平成31年度)で成果をあげることを目指しており、今年度(平成30年度)までに、本研究の目標達成に必要な機器の開発改良が概ね終了した。来年度は国内外で実証試験を行いながら、機器とシステムの開発改良を同時並行的に進める予定である。この研究の成果の一部は既に学会等で発表しており、今後の認知症予防・早期発見、褥瘡予防・早期発見だけでなく、IOTやAIを活用した地域包括ケアシステム構築の一助となるものと考える。今年度までの具体的な成果は以下のとおりである。
①クラウド型多職種連携システム「サラス-エイル」よる運用が可能な褥瘡早期診断法(Salus-Smart SEDBS(Smart System for Early Detection of Bed Sore ))の開発
②サラスと連動した生活習慣病等特定健診受診者のフォローアップのための「サラスーフォシュク（Salus-FoSSHCH):Follow-up System for Specific Health Checkup」の開発
③サラスと連動した認知症の予防と早期発見システム(SalusTalk)の開発
④サラスと連動したIoTによる認知症高齢者の見守り(非カメラ、非接触型のドップラー(24GHzマイクロ波)センサによるモニタリングシステム)とVital Data収集システムの開発
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は、これまでに開発した機器とシステムの実証試験を国内外で繰り返し行いながら、機器とシステムの開発改良を同時並行的に進める予定である。加えて、AIによる認知症予防・早期発見と褥瘡予防・早期発見システムの構築とその評価、認知症の誘因となる生活習慣病等特定健診受診者のフォローアップ態勢の確立、最先端・簡易・安価な、非カメラ・非接触型のドップラー(24GHzマイクロ波)センサによるモニタリングによる認知症高齢者の離床探知とVital Data(体温、脈拍、血圧、心拍数)収集と解析システムの開発、IOTやAIを活用した認知症の地域包括ケアシステムの構築等を通して、認知症の人々とその家族介護者に対する効果的な支援の在り方を探究する。
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| 備考 |
長野県看護大学のHP「遠隔看護研究開発プロジェクト」において、科研に関する情報等の発信を行っている。
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