研究課題/領域番号 |
18K10510
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研究機関 | 長野県看護大学 |
研究代表者 |
喬 炎 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70256931)
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研究分担者 |
古海 誓一 東京理科大学, 理学部第一部応用化学科, 准教授 (30391220)
北山 秋雄 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70214822)
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) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | 褥瘡 / 早期診断 / 在宅・遠隔ケア / 診断機器開発 |
研究実績の概要 |
褥瘡は難治性の皮膚傷害で、特に在宅において増加し、いかに在宅でも早期発見して早期治療につながるかが喫緊の課題である。本研究は在宅等の現場で撮影された褥瘡の画像を医療拠点に転送して、褥瘡の早期遠隔診断システムの開発を3年間の計画で実施した。 初年度(平成30年度)において褥瘡動物モデルを作製し、「透明板圧診法」の最善の圧迫強度は約42mmHgであるとわかった。また、東京理科大学の開発された高分子新素材ゴムセンサーを試したところ、やや不安定の変色が圧力の変化に応じて敏感に変色することが難しく、開発者の共同研究者に依頼して、精度の高いゴムセンサーを作製して、再度検討することになった。 2年度目(令和元年)において、東京理科大の共同研究者から提供された精度の高いゴムセンサーを用いて、動物褥瘡モデルに応用して、より理想的な圧力判断効果が得られた。同時に撮影用カメラは市販のダーモカメラ『DZ-D100』(カシオ)で、その画像自動転送機能を利用して、褥瘡の画像を遠隔にPCに転送して、将来の褥瘡の早期遠隔診断が実現できると確信した。一方、われわれ独自の「観察・撮影装置」 の開発も進んでいるところである。今後の展開は遠隔診断システムを確立するために転送画像の自動解析やAIによる自動診断に力を入れてチャレンジしていくことになるかと思う。 3年度目(令和2年)において、汎用されているImageJソフトを活用して、前出のダーモカメラの紫外線撮影で撮られた動物圧迫創の灰色濃度を解析して、同様の早期褥瘡でいままで区別できなかった好転創(自然に治癒)と悪化創の予測も紫外線写真の灰色濃度による診断閾値の設定(統計解析ソフトJMP®15、SAS institute)と陽性率の判断が可能となり、早期褥瘡の自動診断に一歩近づいた。
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