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2022 Fiscal Year Research-status Report

Integrated AI analysis of natural language in nursing records by GPT and sensor data to support ward management

Research Project

Project/Area Number 22K19684
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

森 武俊  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20272586)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 松原 仁  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50325883)
武村 雪絵  東京大学, 医学部附属病院, 看護部長 (70361467)
野口 博史  大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50431797)
Project Period (FY) 2022-06-30 – 2024-03-31
Keywords看護記録 / カルテ / 診療録 / ナースコール / 病棟管理 / 自然言語 / GPT / ChatGPT
Outline of Annual Research Achievements

病棟にあふれかえる様々なデータを埋もれさせずに可能な限り機械の力で利活用し,看護師・看護管理者や医療従事者が本来の医療やケアに注力できるよう支援するシステムを構想している.このような定量的・客観的データによる支援を人工知能で実現するということに挑み,看護記録やカルテのテキスト分析とナースコール・バイタルモニタ機械学習モデル分析で病棟・患者状況を定量把握し,アドバイス,ベッドコントロール,インシデント軽減・予防,シフト設計などを例に実証的なシステムでの手法をかたち作ることを目指す研究である。適切な訪室タイミングや時間,ベーシックケア内容を求め,コール軽減可能ケースの例示,訪室タイミングのアドバイス,ベッドコントロールサポート,転倒などのインシデントの減少,シフト設計などを支援するシステム構成に役立てることを考えている。初年度は、自然言語モデルに言語モデルGPT-3およびGPT-2の日本語対応版に病棟の看護文書の典型データを適用し,看護記録や電子カルテのテキストデータを扱えるようにした.これにより、GPT言語モデルで看護テキストから自動で患者や病棟の状態を予測する手法を構成した。また、バイタルモニタ・ナースコールデータの分析では,ナースコールの発呼数データのみならず新たにナースコール応答時間解析システムを開発した。さらにGPT-3およびGPT-2日本語対応版に加えて、Chat GPTのGPT-4による看護記録ハンドリングについて試行可能なソフトウエアを作成した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

2022年度に展開がおこなわれたChat GPTについても活用が可能なシステムを構成し、研究・解析が可能なように進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

機微情報を含むリアルな看護記録やカルテ情報を入力とする前に、医学系出版社が作成しているモデルケースについての医療文書を提供いただき、機械学習のモデルに反映するアプローチを取る。自然言語モデルによる看護テキスト分析とナースコール・バイタルのセンサデータ分析とを統合することで患者状態を定量把握するシステムの構築を目指す。

Causes of Carryover

GPU演算システムについて同価格帯で高性能のものが次年度早期に入手可能と判り初年度は既存システムならびに計算リソースの遠隔利用借用で対応し、データが増量しローカル計算が必須となる二年次に購入することとしたため。また新型コロナの影響により臨床現地調査ならび学会現地口頭発表を見送ったことによる旅費について次年度前半に調査に利用することにしたためである。

  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022 Other

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 3 results) Presentation (2 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] ディープラーニングと精神科治療2023

    • Author(s)
      森 武俊
    • Journal Title

      臨床精神薬理

      Volume: 26 Pages: 1-4

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 看護ビッグデータの利活用の現状と展望2022

    • Author(s)
      森 武俊
    • Journal Title

      看護理工学会誌

      Volume: 9 Pages: -

    • DOI

      10.24462/jnse.9.Supplement_S1

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] ナースコールデータの調査と解析の報告 ~15年間のナースコール履歴記録の解析~2022

    • Author(s)
      森 武俊, 野口 博史, 中島 勧
    • Journal Title

      看護理工学会誌

      Volume: 9 Pages: -

    • DOI

      10.24462/jnse.9.Supplement_S18

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 看護ビッグデータの利活用例 ~カルテなどの医療ビッグデータとナースコールの統合~,2022

    • Author(s)
      野口 博史,森 武俊
    • Journal Title

      看護理工学会誌

      Volume: 9 Pages: -

    • DOI

      10.24462/jnse.9.Supplement_S59

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 深層学習言語モデルGPT-3および日本語特化GPT-2モデルによる看護アセスメント記述の予測生成と比較2022

    • Author(s)
      森 武俊,カン スーイン
    • Organizer
      第10回看護理工学会学術集会
  • [Presentation] 病院情報システムデータとナースコールログの統合データベース開発 -ランダムフォレスト法を用いた臨床応用の検討-2022

    • Author(s)
      宮原 真紀,森 武俊,野口 博史,仲上 豪二朗,真田 弘美
    • Organizer
      第10回看護理工学会学術集会
  • [Remarks] 森研究室ウェブページ

    • URL

      https://www.rs.tus.ac.jp/tmorilab/

URL: 

Published: 2023-12-25  

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