| 研究課題/領域番号 |
20K11093
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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58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 釧路工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
中島 陽子 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (20217730)
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| 研究分担者 |
本間 宏利 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (80249721)
プタシンスキ ミハウ 北見工業大学, 工学部, 准教授 (60711504)
桝井 文人 北見工業大学, 工学部, 教授 (80324549)
秋葉 友良 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00356346)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 介護支援システム / 自然言語処理 / 機械学習 / 介護事例データベース / 個人属性 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，超少子高齢化に伴う新人介護職員の離職率低減と介護の質向上を目的に，認知症グループホームの介護資料を用いて介護事例データベース（DB）を構築し，自然言語処理と機械学習技術を応用した介護支援システムを開発した．1年目は介護事例DBの構築，2年目は類似文章抽出モデルの精度向上，3年目は議事録と音声データからの自動抽出と個人属性を考慮したクラスタリング，4年目は精査データの追加と個人属性を考慮した対応方法の提示およびWebアプリの作成を行った．結果，個人属性を考慮したモデルの精度が向上し，介護現場での実践的な応用が期待される．
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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 |
本研究の学術的意義は，介護施設における自然言語処理と機械学習技術の応用を通じて，介護支援方法の提示モデルを高精度に実現した点にある．特に，施設ごとの対応傾向や利用者の個人属性を考慮したクラスタリング手法の導入が，新たな知見を提供した．社会的意義としては，介護職員の離職率低減と介護の質向上に直結する点が挙げられる．個別対応が求められる認知症ケアにおいて，適切な対応方法を提示することで，介護職員の負担軽減と介護サービス受給者の生活の質向上に寄与することが期待される．
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