| 研究課題/領域番号 |
18K10249
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 湘南鎌倉医療大学 (2021-2022)
東京情報大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
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| 研究分担者 |
川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
今井 哲郎 長崎大学, 工学研究科, 助教 (10436173)
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
豊増 佳子 東京情報大学, 看護学部, 講師 (60276657)
菊谷 武 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (20214744)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 摂食嚥下リハビリテーション / 生体情報 / モニタリング / 誤嚥 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、誤嚥性肺炎につながる事前予兆の察知に向けて、患者の基本情報と生体情報、顔座標のデータを蓄積し、特徴量（患者の基本情報ならびに生体情報：SPO2、指尖容積脈波、口唇・顎の座標）を抽出し、機械学習を用いた誤嚥性肺炎の予兆を探知するモニタリング手法の開発を目的とした。
嚥下障害患者で嚥下造影検査を実施する対象者に対して、基本情報、生体モニタリングとフェイス・トラッキング等のデータ収集し、データの蓄積を試みた。しかし、コロナ禍の影響を受けて、嚥下障害患者を対象とした調査の開始が遅れることとなった。現在、調査対象施設の協力が得られ、データ収集および分析をしている。
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| 自由記述の分野 |
臨床看護学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
観察によって得られた生体情報を蓄積して、判別式の的中率を向上させ、機械学習によって最適な特徴量選択することができれば、看護実践において有効なモニタリング手法の開発につながる。このモニタリング手法の活用により、摂食嚥下障害患者の安全な経口摂取に向けた、エビデンスに基づく援助計画の立案につながると同時に、安全で、かつ、積極的な摂食嚥下リハビリテーションが可能となる。
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