2021 Fiscal Year Annual Research Report
AR技術の援用による新人看護師向け穿刺技術自己学習システム
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19K22742
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50431797)
仲上 豪二朗 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70547827)
高橋 聡明 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (50824653)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 看護理工学 / 末梢静脈点滴 / 拡張現実 / 超音波検査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新型コロナ感染症の流行のさらなる遷延に伴い、現行の在宅看護における現任教育システムは変化しており、想定していた研究内容について修正を行った。 特に集合研修や対面での手技練習の実施が難しい状況が多く、従来よりも同行する機会の設定が難しく、機会の少ない手技の学習が困難であることが検討された。
特に学習する機会の少ないが、ケアの質の向上に大きく貢献すると考えられるエコープローブ操作の基本について学習する必要性が高まったため、基本となるエコープローブの検出方法について優先して実施した。
これまでの取り組みではプローブ貼付型のセンサーやレーザー距離センサーなど高価な機器を必要としていた為、少人数の看護師に向けたセッティングは適していない現状にあった。在宅看護における教育では1つの事業所ごとの人数が大学病院等の比較して少なく、集合研修が実施し難い現状にあった。そこで本年は比較的安価なRGBカメラを1台のみを用いてエコープローブの位置推定を行うなどし、その誤差の検討等を行った。
また近年、AR表示用のデバイスについて、ヘッドマウント型を代表に盛んに新規開発が進んでいる。開発した位置推定システム以外にもハンドトラックシステムでのVR空間への手の重畳表示が進んでいるため、擬似的にシミュレーションが可能と見込まれれた。そこで、本年度は、この機能を取り入れたシステムを作成し、医療職者を対象に実行可能性を評価研究を実施した。
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