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2023 年度 実績報告書

強化学習によるメンバーシップ向上に寄与する共創的ナース・スケジューリングシステム

研究課題

研究課題/領域番号 19K04906
研究機関新潟県立看護大学

研究代表者

永吉 雅人  新潟県立看護大学, 看護学部, 准教授 (70426542)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード強化学習 / ナース・スケジューリングシステム / 動的スケジューリング / 看護の質 / メンバーシップ / 共創 / ライフステージ / インタラクション
研究実績の概要

本研究では、看護の質の向上を目指して、勤務表作成ルールの明確化・共有を通じた師長・スタッフナース間のメンバーシップ向上に寄与する強化学習と看護師長とのインタラクションに基づく共創的ナース・スケジューリングシステムを開発することを目的としている。そして本研究は、以下の3点から看護の質向上に貢献できると考える。
1.勤務表作成ルールの明確化・共有することによって、看護師長とスタッフナースとの間の相互理解や信頼関係につながり、勤務表作成を始めとした業務全般において、看護師長とスタッフナースのメンバーシップが向上する。
2.開発するナース・スケジューリングシステムによって、看護師長の勤務作成に関わる業務時間が軽減され、看護師長はスタッフナースの支援やOJT教育に携わることができる。
3.より良い勤務表によって、職場環境の改善および離職防止につながる。
令和3年度において構築型ナース・スケジューリングシステムにおける強化学習を用いた勤務修正法を提案している。令和4年度においては提案手法を欠勤発生などによる勤務表の修正を可能とする動的ナース・スケジューリングに拡張した。さらに拡張手法によって急な欠勤が発生したさまざまな場合において、実行可能な修正勤務表を作成可能であることを確認した。令和5年度においては、勤務パターンの評価の異なる看護師がいる場合においても、適切な勤務表作成が可能であることを確認した。これにより、開発する共創的ナース・スケジューリングシステムにおいて、スタッフナースの個性やライフステージやワークライフバランスに応じた勤務形態の多様性を生かしたより良いナース・スケジューリングシステムの実現性をさらに高いものとした。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2024 2023 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] A Dynamic Nurse Scheduling Approach Using Reinforcement Learning to Address Sudden Absences of an Unknown Nurse2023

    • 著者名/発表者名
      Masato Nagayoshi and Hisashi Tamaki
    • 雑誌名

      Journal of Advances in Artificial Life Robotics

      巻: 3(3) ページ: 174-178

    • DOI

      10.57417/jaalr.3.3_174

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Constructive Nurse Scheduling Using Reinforcement Learning Considering Variations in Nurse Work Patterns2024

    • 著者名/発表者名
      Masato Nagayoshi and Hisashi Tamaki
    • 学会等名
      The 2024 International Conference on Artificial Life and Robotics
    • 国際学会
  • [学会発表] 勤務パターンの評価の異なる看護師を考慮した強化学習を用いた構築型ナーススケジューリング.2023

    • 著者名/発表者名
      永吉雅人,玉置久
    • 学会等名
      2023年電気学会電子・情報・システム部門大会
  • [備考] Masato Nagayoshi

    • URL

      https://members.niigata-cn.ac.jp/nagayosi/work-list-top.html

URL: 

公開日: 2024-12-25  

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