【研究分野】リハビリテーション科学・福祉工学

【研究領域課題番号】17H02130 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

看護理工学 / ナースコール / ビッグデータ / 人工知能 / 看護管理 / 看護情報 / 医療情報 / 転倒 / 必要度 / インシデント / 病棟 / みまもり工学 / 行動データ / 看護工学 / センサ医療情報工学 / 看護ビッグデータ

【研究成果の概要】

フロアで起こるナースコールのうちボタンコールやセンサによるコール，さらにはインタラプト事象はゼロにはならないことを想定し，特に転倒をはじめとするインシデントのアセスメント・予測に注力し，療養生活の質が向上して病棟フロアと看護師・看護補助者の繁忙度が緩和される仕組の基盤を形成した．コール種別を内包したナースコールデータと看護記録を含む病棟医療情報の統合によるリアルタイムアセスメントシステムの基盤となる手法である．転倒インシデント予測アセスメント手法を実現し病院データで実証した．

【研究の社会的意義】

患者病態を参照しつつナースコール記録を解析することで，医療者がいつ誰にどう対応するのが良いかというプランドケアとデマンドケア・臨時ケアについて病棟フロア特に管理者を支援するシステムの基盤となるものである．超高齢社会，医療者不足の続くこれからの数十年につき，医療システムや介護システムのフレームワークをデジタル技術で支える一つの指針となる取り組みである．インシデント予測は，異変予兆検知や異変予知の一例であり，開発・展開された手法はより広領域への展開が可能である．その際，ナースコールデータすなわちオンデマンドアラートに加え，医療者動線すなわちロケーションを得ることの有用性を示すのが課題である．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)

【研究分野】病院・医療管理学

【研究領域課題番号】26460858 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

2型糖尿病 / ICT / 生活習慣 / 療養指導 / 人工知能 / AI / 糖尿病 / 医療情報 / スマートフォン

【研究成果の概要】

本研究では、安全性と正確性の確認されている2型糖尿病患者を対象とした、情報処理・言語処理装置を搭載した医療ICTシステム（DialBetics）を更に発展させることを目的とした。自己管理におけるICTの利用意向調査の結果、患者が医療ICTシステムに求める機能は、同じ糖尿病患者であっても背景・特性によって利用意向が異なることを明らかにした。また、アドバイス文の読み上げ機能に関して患者の好む声質や抑揚などを検討した結果、患者の性別や年代により音声の抑揚や変化パターンへの好感度の違いが明らかとなった。さらに、患者の音声登録内容に自動応答するAI（音声処理モジュール）を追加するための検討に着手した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】13480090 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / エージェント / 人工知能 / データマイニング / 医療情報

【研究成果の概要】

本研究では、データ処理だけではなく、ユーザがデータ構造を認識し、処理目標を決定するデータ解析も前処理の支援範囲とする。データ解析ではデータの視認性が大切であり、そのためにデータの階層関係を木構造で可視化するインタフェースを開発した。
さらに、前処理のプロセスを「基本的な前処理」と「特別な前処理」の二つに分けた。前者はデータの初期設定とデータクリーニングであり、マイニング結果に依存しにくいプロセスである。後者はマイニング結果に応じてフィードバックのかかる処理である。GIANTには評価結果をフィードバックさせることにより、ルールの重み(=ネットワークのリンクの重み)を調整する機能がある。これを用いて特別な前処理のプロセスを制御する試みを行った。データマイニングの要素モジュールもかなりの計算資源を消費するが、GIANTではそれを要素とするデータマイニングの過程自体を学習するような一種のメタ学習を行う。これにより、データマイニングの処理手順自体を学習により獲得するための目処を得ることができた。
最後に、前処理支援システムを実際のデータでテストし、問題点を徹底的に洗い出した。また、実際に医療データを用いて、ユーザにシステムを試用してもらい、前処理過程の抽出を行った。処理ステップ数を典型的なデータベースソフトであるAccessと比較し、本システムを用いることにより、処理ステップ数が少なくなっていることを確認した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2001 - 2004

【配分額】14,700千円 (直接経費: 14,700千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】10480069 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自然言語処理 / 人工知能 / 文生成 / 対話処理 / 説明 / 話し言葉 / 医療情報 / 対話 / プランニング

【研究成果の概要】

人間の言語コミュニケーションにおける情報処理モデルに関する知見を獲得し,人間に親しみやすいマンマシンインタフェース技術の確立を目指して,受け手に理解しやすいように,話し言葉のような細かな発話単位で説明内容を表現し,受け手の反応に応じつつ説明する技術を明かにするために,情報の説明あるいは案内の対話の収集,話し言葉による説明対話の特徴の分析,動的な説明法のモデル化などの研究を行った.分析に関しては,動的説明法のモデル化に向けて,対話の主導権,話し言葉発話の言語行為,説明の単位,受け手の反応の種類,説明パターンなど,動的説明に係わると思われる特徴を取り上げ,対話の主導権による発話系列や確認発話の違い,タスクの違いによる対話主導権の特徴,受け手の質問の種類,確認発話の違いが対話に与える影響,効果的な情報伝達に係わる要因,対話における韻律の特徴,`説明の展開の特徴などについて知見を得た.分析と並行して進めた動的説明のモデル化に関しては,伝達情報に対して発話を細かな単位で漸次的に行う基本モデルをベースに,受け手の反応に応じて説明単位を選択し,各説明単位について小さな発話単位で漸次的に発話を生成する2階層モデルを提案した.2階層モデルについては,肝機能の検査項目を対象に立案技術により説明計画を動的に作成する部分をシステム化した.動的説明システムが生成する細かな発話単位については,細かな発話単位の言語行為を考え,これの論理的な形式化を行った.動的説明システムの対話面については,自然な動的説明を行うための対話管理をモデル化した.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1998 - 2001

【配分額】10,200千円 (直接経費: 10,200千円)