異分野連携を通じたイノベーティブな人材育成

昨年度に関しては、新型コロナウイルスの関係で、計画した内容について実施が難しい時期も生じた。しかし、対面ではなくオンラインで実施できることについてはオンラインで進めていった。今まで取り組んだ成果について、実際に研究としてまとめることができた。本研究内容では、異分野新しい課題解決に臨む、そしてイノベーティブな解決方法や課題に取り組むことで、人材育成を目標としている。本取組みに参加した、大学院生2名（情報系の学生）が学会発表を2件行った。その内容は、AI（人工知能）を使った医療的課題の解決である。一つ目は、「機械学習を活用した患者に最適なストーマ装具の分析」である。こちらはAIの分析方法の一つである機械学習を用いて、ストーマ（人工肛門）に用いる装具AIで選択することを試みた。ストーマ装具は、面板（腹部に貼る部分）とストーマ袋（排せつ物をためる袋）の2つを指し、各会社から様々なものが販売されている。その組み合わせは200種類以上となり、患者に適切な装具を見つけることは難しい。そのため、本研究では一つの会社に絞りAIがどの程度選択できるのかを調査した。もう一つの研究は、入院した患者のせん妄の予測についてである。患者がせん妄を起こすことで、転倒や医療事故につながる。あらかじめ予測をして対応策を講じることが重要である。既存の研究でもせん妄の予測は、一般的な統計学の手法で調査されてきたが、今回AIを用いて分析を試みた。以上の学会発表の内容を基盤とし、継続して、サンプル数を多くして調査を行った。その成果は、2名の別の大学院生が修士論文としてまとめ、提出した。異分野の学生が協力して医療課題に継続して取り組み、医療課題については医療系の学生が課題を見出し、情報系の学生とその課題について検討した。以上から、異分野の学生が協働してどのように課題解決を行うのか、その一つのモデルを見出すことができた。

昨年度に関しては、新型コロナウイルスの関係で、計画した内容について実施が難しい時期も生じた。しかし、対面ではなくオンラインで実施できることについてはオンラインで進めていった。今まで取り組んだ成果について、実際に研究としてまとめることができた。本研究内容では、異分野新しい課題解決に臨む、そしてイノベーティブな解決方法や課題に取り組むことで、人材育成を目標としている。本取組みに参加した、大学院生2名（情報系の学生）が学会発表を2件行った。その内容は、AI（人工知能）を使った医療的課題の解決である。一つ目は、「機械学習を活用した患者に最適なストーマ装具の分析」である。こちらはAIの分析方法の一つである機械学習を用いて、ストーマ（人工肛門）に用いる装具AIで選択することを試みた。ストーマ装具は、面板（腹部に貼る部分）とストーマ袋（排せつ物をためる袋）の2つを指し、各会社から様々なものが販売されている。その組み合わせは200種類以上となり、患者に適切な装具を見つけることは難しい。そのため、本研究では一つの会社に絞りAIがどの程度選択できるのかを調査した。もう一つの研究は、入院した患者のせん妄の予測についてである。患者がせん妄を起こすことで、転倒や医療事故につながる。あらかじめ予測をして対応策を講じることが重要である。既存の研究でもせん妄の予測は、一般的な統計学の手法で調査されてきたが、今回AIを用いて分析を試みた。以上の学会発表の内容を基盤とし、継続して、サンプル数を多くして調査を行った。その成果は、2名の別の大学院生が修士論文としてまとめ、提出した。異分野の学生が協力して医療課題に継続して取り組み、医療課題については医療系の学生が課題を見出し、情報系の学生とその課題について検討した。以上から、異分野の学生が協働してどのように課題解決を行うのか、その一つのモデルを見出すことができた。