| 研究課題/領域番号 |
19K02978
|
|---|
| 研究機関 | 北海道医療大学 |
|---|
研究代表者 |
塚本 容子 北海道医療大学, 看護福祉学部, 教授 (20405674)
|
|---|
| 研究分担者 |
小松川 浩 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (10305956)
杉浦 真由美 札幌医科大学, 医療人育成センター, 講師 (10829899)
石角 鈴華 北海道医療大学, 看護福祉学部, 講師 (40834081)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | 異分野連携 / イノベーティブ / 医療課題解決 / 人工知能 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は、異分野の大学院生が医療における課題を見出し、協働して問題解決を図るというのが内容である、今年度は、3件の課題を設定し、問題解決を図っている。一つ目は、痛みを顔の表情を用いてAIで判断し、痛みの有無を評価するという内容である。二つ目は、Basic Life Support（BLS, 一次救命措置）の教育をMRを用いて実施するという内容である。既存のシミュレータを用いた教育方法と比較して、教育効果がどうであるかを評価する。こちらに関して、現在継続的にデータを収集している。三つ目は、生成AIを用いた病院で行われる検査の患者説明が本人の自律性にどう影響を与えるのか、ということを調査している。こちらも現在データを収集中である。
最初の痛みの研究であるが、こちらについては、OpenFaceという手法を用いて評価を行っている。痛みを表情や目線、瞼、頭の向きという特徴量によって判別できると仮定し、データを収集して分析を行った。データを収集し、表情の出にくいクラスターと出やすいクラスターに分け二値分類の正解率を算出した。クラスタリングの結果，表情に出にくいクラスターでは表情に出やすいクラスターに比べて、疼痛の検出の精度は低くなった。2つ目のテストでは、表情に出にくいクラスターにて、痛みに関する説明変数群を用意し、二値分類を行った。その結果、すべての説明変数を使用した場合の正解率よりも、特定の目線、瞼、頭の向きに関する特徴量を使用した場合の正解率が高くなった。以上の結果が得られている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究が採択された後に、パンデミックが起こり、対面で予定していた内容を行うことが難しく、延長を行っている。そのような状況で、昨年度よりようやく計画を立案して実施することが可能となっている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は、これまでの成果を学会等で発表すべく準備を進める。そのために成果をまとめていく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
パンデミックの影響で、本研究は２度延長している。そのため、研究費も同様に繰り越しが生じている。
|
