| 研究課題/領域番号 |
22K10639
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| 研究機関 | 医療創生大学 |
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研究代表者 |
伊藤 嘉章 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (60804870)
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| 研究分担者 |
今井 哲郎 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (10436173)
川口 孝泰 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (40214613)
大石 朋子 (大塚朋子) 湘南鎌倉医療大学, 看護学部, 講師 (40413257)
葛西 好美 医療創生大学, 国際看護学部, 教授 (70384154)
高橋 道明 医療創生大学, 国際看護学部, 准教授 (90710814)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 生体情報 / 指尖容積脈波 / 看護実践 / 心不全 |
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| 研究実績の概要 |
医療分野ではAI（Artificial Intelligence）による意思決定支援ツールの開発が活発に営まれ、従来の治療中心の医療から予防医療・予見医療への移行が急速に進んでいる。AI技術は、大量のデータを収集することで予測精度を向上させるが、過去に前例のない事例が出現する医療現場においてAI技術による判断では、対応が難しいケースが多い。そこで本研究は、センシング技術で測定可能なデジタル情報と人間の心理・感情といったアナログ情報、さらには対象の些細な変化を察知する看護観察技術と判断を融合した新たなAI拡張型看護支援システムの開発を目的とした。2022年度は基礎研究として看護支援システムの検討に取り組んだ。特徴量ベクトルの候補として検討している指尖容積脈波データを対象から測定し、対象の状態に応じた状態判別モデルの作成に取り組んでいる。また看護実践知を量的データとして取り扱うために、報告された事例データから慢性心不全患者への看護の実際を明らかにする取り組みを開始している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
生体情報を用いた機械学習モデル、事例データから収集した質的データの解析を進めているが、量的データと質的データを統合したモデルの検証と開発は遅れている。理由は生体情報・質的データの収集に時間を要したためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の研究計画に大きな変更はない。引き続きデータ解析を進めながら、目的達成に向けて量的データと質的データから患者の状態を判別する機械学習モデルの作成に取り組みつつ、研究を推進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
機械学習用データの収集に時間を要したためである。研究計画の遂行に遅れは生じたが計画の大幅な変更は必要ない。今後は機械学習の実施に向けた解析を進める。
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