| 研究課題/領域番号 |
17K19845
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 神奈川大学 |
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研究代表者 |
秋吉 政徳 神奈川大学, 工学部, 教授 (20403040)
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| 研究分担者 |
真嶋 由貴恵 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (70285360)
泉 正夫 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (60223046)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| キーワード | 頻出パターンマイニング / サポートベクターマシン / 視線計測 / 脳波計測 / 脳血流計測 |
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| 研究成果の概要 |
医療安全のために看護チームの体制や作業ルールといった種々のデータに内在する現場暗黙知の利活用がある。そこで、作業ルールに明記されない例外対応なども含めて、データとして取り出すための抽出フレームワークの構築を行い、以下の成果を得た。
「看護師シフトスケジュールデータ」に内在する「類似性」と「頻出性」に関する特徴として、着目すべきデータ属性を抽出した。また、現場の「看護作業センシングデータ」の収集として、視線計測、注射対象点の探索のための腕皮膚の引っ張り圧の計測、脳波計測、脳血流計測、作業全体・注射作業手元を複数のカメラで撮影を行い、各種データの時間同期を取ることで、作業の成否の分析が可能となった。
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| 自由記述の分野 |
知能情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
暗黙知の重要性が認識されていても、組織の規範に基づく業務や個人のスキルに依存する作業に関わるものの明示的な抽出を計算機等を援用して行うことは十分なされていなかった。特に、医療分野での暗黙知を抽出して利活用することは、医療安全の面でインシデントを減らすことが期待される。そこで、看護に関わる「属人的特性」と「属組織的特性」を各々分析する環境を準備し、実組織のデータや模擬作業環境を用いた実験により、抽出の可能性が示されたことは学術的意義がある。これらをもとに、現場に応じた暗黙知の抽出や明文化につながる可能性もあり、医療安全を考えるリスクマネージャにとっても重要な示唆を与えるという社会的意義もある。
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