Development of home mechanical ventilator AR simulators which bridge practice education gap

本研究では、①医療事故の体験も可能な人工呼吸器複合現実シミュレータの開発と、②機械学習を用いた特徴量抽出による学習評価アルゴリズムの構築を目的としている。①に関しては、広島国際大学の二宮教授ラボにおいて人工呼吸器の操作パネルと測定値グラフの表示が可能な人工呼吸器トレーニングアプリSimmarを開発いただき、関東圏の2大学において大学院生約40名を対象としたユーザテストとアンケート調査を実施した。その結果、卒後1年目から人工呼吸器に携わったと回答した者が30名(71.4%)、学部レベルでSIMMAN-ALS5000を使用した経験のある12名のうち、8名が満足したと回答し、4名が不満と回答した。大学院レベルでSIMMAN-ALS5000を使用した17名のうち、12名が満足したと回答した。まともに習ったことがないという自由記載も認められた。同時に、特別支援学校における人工呼吸器装着児への看護師のかかわりについて360度動画教材を開発し、アンケートを実施したところ、教材の難易度について、学部3年次の学習内容として適切と回答した者が約8割、学部4年次として適切と回答した者が同じく約8割であった。2023年度はこれらの結果と学会発表後のディスカッションを踏まえ、教材の難易度を設定する。②に関しては、九州工業大学の井上教授と共に機械学習において抽出すべきタスクについて検討し、先行研究に基づき、手袋着用から手袋廃棄までの気管内吸引の一連の流れを1回の気管内吸引とし、吸引前の判断指標となる「肺音聴診」、吸引後の看護介入である「体位ドレナージ」を含めた行動認識のためのアノテーションを進めている。翌年度は、習熟度を判定する分類器の開発を進める。

本研究では、①医療事故の体験も可能な人工呼吸器複合現実シミュレータの開発と、②機械学習を用いた特徴量抽出による学習評価アルゴリズムの構築を目的としている。①に関しては、広島国際大学の二宮教授ラボにおいて人工呼吸器の操作パネルと測定値グラフの表示が可能な人工呼吸器トレーニングアプリSimmarを開発いただき、関東圏の2大学において大学院生約40名を対象としたユーザテストとアンケート調査を実施した。その結果、卒後1年目から人工呼吸器に携わったと回答した者が30名(71.4%)、学部レベルでSIMMAN-ALS5000を使用した経験のある12名のうち、8名が満足したと回答し、4名が不満と回答した。大学院レベルでSIMMAN-ALS5000を使用した17名のうち、12名が満足したと回答した。まともに習ったことがないという自由記載も認められた。同時に、特別支援学校における人工呼吸器装着児への看護師のかかわりについて360度動画教材を開発し、アンケートを実施したところ、教材の難易度について、学部3年次の学習内容として適切と回答した者が約8割、学部4年次として適切と回答した者が同じく約8割であった。2023年度はこれらの結果と学会発表後のディスカッションを踏まえ、教材の難易度を設定する。②に関しては、九州工業大学の井上教授と共に機械学習において抽出すべきタスクについて検討し、先行研究に基づき、手袋着用から手袋廃棄までの気管内吸引の一連の流れを1回の気管内吸引とし、吸引前の判断指標となる「肺音聴診」、吸引後の看護介入である「体位ドレナージ」を含めた行動認識のためのアノテーションを進めている。翌年度は、習熟度を判定する分類器の開発を進める。