AIを活用した在宅医療における多職種の情報一元化を可能とする連携システムの開発

开发协作系统,利用人工智能统一家庭医疗中多个专业的信息

基本信息

  • 批准号:
    20K21736
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-07-30 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

在宅医療における多職種連携上の情報共有に関する調査を行った。回答率61.3%(質問紙およびオンライン調査LimeSurveyへの回答)であった。現在の職種の記載がなかった回答を除く250名分を有効回答として分析した。情報共有方法は、電話、FAX、対面会議などあった。保健師以外の4職種との情報共有方法では、「満足している」「まあ満足している」を合わせて約60~70%であった。「月に1回程度」の情報発信が最も多かった。情報発信頻度の満足感は、いずれの職種への発信についても「まあ満足している」が多かった。情報の内容については、どの情報も「とても必要」「まあ必要」合わせて90%以上であった。他に共有の必要性を感じる情報としては、ACP・予後の受け入れ、医師の指示や医師との関係、経済状況、地域・近隣との関係などであった。現在の情報共有の程度では、「いつも共有している」「まあ共有している」を合わせていた割合で最も低かった睡眠の状況であっても66.8%であり、70%台6項目、80%台が9項目、90%台が1項目で90.2%(ADLの状況)であった。「いつも共有している」割合が最も高かったのは、実施した処置やケアの内容36.0%、次いでADLの状況35.6%、今後の治療や生活に関する本人または家族の要望34.4%であった。また、他職種との情報共有について「ほとんど困難を感じていない」が48.4%、「時々困難を感じている」40.0%であった。
Investigation of information sharing on multi-occupational connectivity in residential medical care The response rate was 61.3%(the answer to the question paper LimeSurvey). Now the job is recorded and the answer is divided into 250 points. Information sharing method, telephone, FAX, face-to-face meeting, etc. The information sharing method of 4 occupations other than health care professionals is about 60~70% of the total. The message of "month 1 return degree" is sent most frequently. The frequency of information transmission is sufficient, and the information transmission of the job category is insufficient. The content of the message is "necessary" and "necessary". More than 90% of the messages are combined. He shared the need for information, ACP, post-acceptance, physician instructions, physician relationships, geographic, neighborhood relationships, etc. Now the information sharing degree is: """ The content of "total treatment" was the highest, and the content of treatment was 36.0%, the ADL status was 35.6%, and the future treatment was related to the family's expectations 34.4%. 48.4% and 40.0% of the total number of information items were "difficult to feel" and "difficult to feel" respectively.

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
日本における医療分野での人工知能(AI)活用に関する文献検討
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山根友絵;堀元美紗子;山口直己;箕浦哲嗣;藤井徹也
  • 通讯作者:
    藤井徹也
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