ナースコール履歴データと医療情報の統合ビッグデータ解析による看護師リスク状況推定

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本研究では、病院の看護提供環境で発生しするナースコール、センサコール、看護必要度の記録、病床管理に関する記録、インシデントレポートシステムの記録着眼し、それらのログや記録データの蓄積データを統合した病棟医療情報データベースを構築した。これは入院患者および病棟で提供される医療に関するあらゆる情報を包含したデータベースによって、リアルタイムなアセスメントを実施するための基盤システムである。本年度はこのデータベースのデータ項目の改良および、患者の転倒リスクアセスメント手法の改良、その評価を実施した。先行研究と同様の手法であるロジスティクス回帰分析など古典的手法を用いたハイリスク患者の分類は良い精度を示さなかった。一方でScikit-learnによるランダムフォレストを用い、さらにグリッドサーチによるパラメータの最適化を行うことにより、感度・特異度の向上を達成することができた。新型コロナウイルス感染症の影響があり、データベース項目の拡張のため医療機関から新規データ項目の取得など実施に至らない部分があった。これらは今後の課題であり、開発したデータベースの他領域への展開、その有用性の検証を示していく必要がある。また、本研究のシステムは病院の電子カルテシステムやDWHとは独立に開発したが、今後は病院情報システム内に実装し、生成されたログや記録情報がよりタイムリーに利活用できるシステムの構築手法を検討する必要がある。