| 研究課題/領域番号 |
17H02130
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
森 武俊 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任教授 (20272586)
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| 研究分担者 |
野口 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (50431797)
吉田 美香子 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (40382957)
山田 憲嗣 大阪大学, 医学系研究科, 招へい教授 (70364114)
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
村山 陵子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10279854)
荒木 大地 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (10799787)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 看護理工学 / ナースコール / ビッグデータ / 人工知能 / 看護管理 / 看護情報 / 医療情報 / 転倒 |
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| 研究成果の概要 |
フロアで起こるナースコールのうちボタンコールやセンサによるコール，さらにはインタラプト事象はゼロにはならないことを想定し，特に転倒をはじめとするインシデントのアセスメント・予測に注力し，療養生活の質が向上して病棟フロアと看護師・看護補助者の繁忙度が緩和される仕組の基盤を形成した．コール種別を内包したナースコールデータと看護記録を含む病棟医療情報の統合によるリアルタイムアセスメントシステムの基盤となる手法である．転倒インシデント予測アセスメント手法を実現し病院データで実証した．
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| 自由記述の分野 |
ヘルスケア工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
患者病態を参照しつつナースコール記録を解析することで，医療者がいつ誰にどう対応するのが良いかというプランドケアとデマンドケア・臨時ケアについて病棟フロア特に管理者を支援するシステムの基盤となるものである．超高齢社会，医療者不足の続くこれからの数十年につき，医療システムや介護システムのフレームワークをデジタル技術で支える一つの指針となる取り組みである．インシデント予測は，異変予兆検知や異変予知の一例であり，開発・展開された手法はより広領域への展開が可能である．その際，ナースコールデータすなわちオンデマンドアラートに加え，医療者動線すなわちロケーションを得ることの有用性を示すのが課題である．
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