AI拡張型看護支援システムの開発

医療分野ではAI（Artificial Intelligence）による意思決定支援ツールの開発が活発に営まれ、従来の治療中心の医療から予防医療・予見医療への移行が急速に進んでいる。AI技術は、大量のデータを収集することで予測精度を向上させるが、過去に前例のない事例が出現する医療現場においてAI技術による判断では、対応が難しいケースが多い。そこで本研究は、センシング技術で測定可能なデジタル情報と人間の心理・感情といったアナログ情報、さらには対象の些細な変化を察知する看護観察技術と判断を融合した新たなAI拡張型看護支援システムの開発を目的とした。2022年度は基礎研究として看護支援システムの検討に取り組んだ。特徴量ベクトルの候補として検討している指尖容積脈波データを対象から測定し、対象の状態に応じた状態判別モデルの作成に取り組んでいる。また看護実践知を量的データとして取り扱うために、報告された事例データから慢性心不全患者への看護の実際を明らかにする取り組みを開始している。

医療分野ではAI（Artificial Intelligence）による意思決定支援ツールの開発が活発に営まれ、従来の治療中心の医療から予防医療・予見医療への移行が急速に進んでいる。AI技術は、大量のデータを収集することで予測精度を向上させるが、過去に前例のない事例が出現する医療現場においてAI技術による判断では、対応が難しいケースが多い。そこで本研究は、センシング技術で測定可能なデジタル情報と人間の心理・感情といったアナログ情報、さらには対象の些細な変化を察知する看護観察技術と判断を融合した新たなAI拡張型看護支援システムの開発を目的とした。2022年度は基礎研究として看護支援システムの検討に取り組んだ。特徴量ベクトルの候補として検討している指尖容積脈波データを対象から測定し、対象の状態に応じた状態判別モデルの作成に取り組んでいる。また看護実践知を量的データとして取り扱うために、報告された事例データから慢性心不全患者への看護の実際を明らかにする取り組みを開始している。