2018 Fiscal Year Annual Research Report
Integrated Large Data Analysis of Nurse Call Data with Patients' and Nurses' Behavior for Relieving Busy Circumstances
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17H02130
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
森 武俊 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任教授 (20272586)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 憲嗣 大阪大学, 医学系研究科, 特任教授 (70364114)
村山 陵子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10279854)
野口 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (50431797)
吉田 美香子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (40382957)
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
荒木 大地 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (10799787)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | みまもり工学 / 行動データ / センサ医療情報工学 / ナースコール / 看護工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
病院において病棟フロアにおけるナースコールの起こるタイミング・応答時間や，実際の対応までの時間，ナースコールボタンをよく押す患者・あまり押さない患者の病態や看護記録，病棟フロアにおける看護師や看護補助者の動線データを収集して統合して解析することでコール数軽減可能ケース等を提示する仕組みを構築する．それにより看護師をはじめとする医療者の病棟フロアでの繁忙度を主観的にも客観的にも緩和するシステムを開発する．本質的なケアを患者に対して提供する時間をより多くすることの支援につながり，さらには患者の施設内や退院後の生活の室を高める，看護師をはじめとする医療社の負担・負担感の軽減が期待される．
初年度に開発を進めてきたナースコールデータに基づく看護師・看護補助者行動推定システムについて，妥当性・信頼性の検証を進めた．ナースコール頻度が低いフロアにおいて，ナースコールデータと患者病態データ，病棟状況データ（管理体制，人員配置等）から，看護師・看護補助者の行動選択の推定可能性があることを確認した．また，ナースコール頻度が多いフロアにおいて，ナースコールデータを援用することで看護師・看護補助者の行動把握に有効に機能することを確認した．また，外科の術後病棟のようなフロアすなわち相対的に疾病の程度が重くない一方多くの患者が自律歩行不可能で，夜間のみならず昼の行動について相当スケジュールが明確に定まっていて患者間個人差も必ずしも大きくない状況について，看護師・看護補助者の位置・行動や関連移動機器の位置のモニタリング・予備行動の検知を行う手法の開発を開始した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
看護師・看護補助者行動推定システム，ナースコールの頻度の大小やフロア種別による選択推定，いずれも順調に開発が進んでいる．看護師・看護補助者の位置・行動のモニタリング・予備行動の検知を行う手法の開発も開始している．
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| Strategy for Future Research Activity |
主として患者のベッド上での動作，看護師・看護補助者の病室・ステーション間での移動行動に着目し，離床や排尿のモデリング・予兆検出行動パターン把握の手法を開発・検証する．入院患者の個人パターンの学習に基づく予測により，ベッド，病室，時間帯や曜日にでも異なる行動推定の確度を上げることを目指す．また，病院・病棟の看護管理研究者の協力も得つつ実証的な場におけるシステムの適用可能性についての評価を行っていく．また，並行して開発してきた看護師の行動モデル・計測システムを完成・統合し行動予測アルゴリズムを持つシステムを形作っていく．
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