熟練看護師の実践知と人工知能を融合した「便秘ケア・アルゴリズム」の創生

创建将熟练护士的实践知识与人工智能相结合的“便秘护理算法”

• 批准号: 22K10637
• 负责人: 明野 伸次
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Health Sciences University of Hokkaido
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10637/
• 关键词: 看護技術; 便秘; 人工知能; 超音波検査; 実践知

本研究の目的は，熟練看護師による便秘ケアに至るプロセスに，人工知能による直腸エコー画像の解析に基づく便性状の判断を取り入れた「便秘ケア・アルゴリズム」を開発することである。令和4年度は、直腸のエコー画像で便の有無、硬さ、量を予測できるかを検討した。エコーはタブレットとプローブから構成されるポケット型を使用した（シグマックス社　ポケットエコーミルコ）。撮影方法は、直腸の長軸像（縦の断面図）と短軸像（横の断面図）とし、画像をタブレットに記録した。撮影は主に研究協力者である超音波検査士が実施した。研究の了承が得られた施設で、排便ケアを受ける対象者の直腸のエコー画像を撮影した。データ収集日に排便があり、画像評価が可能であった16名のエコー画像で検討した。結果、後方音響陰影が認められ便が有ると評価されたのは12名であった。便が無いと評価された4名の便の硬さと量は、BS1で少量、BS6で少量、BS4で中等量、BS5で中等量であった。境界エコーの輝度で便の硬さを検討するため、ROC曲線による解析を行った結果、便の硬さを予測する最適なROC曲線のカットオフ値はBS4であり、ROC曲線下面積は0.709であった。また、BS1～4で境界エコーの輝度を予測する感度は81.8％、特異度は60％であった。境界エコーの長さで便の量を検討するため、ROC曲線による解析を行った結果、便の量を予測する最適なROC曲線のカットオフ値は手掌大（多量）であり、ROC曲線下面積は0.774であった。また、手掌大（多量）で境界エコーの長さを予測する感度は71.4％、特異度は83.3％であった。

The purpose of this study is to develop a method for determining basic stool characteristics in rectal image analysis by skilled nurses. In the fourth year of the order, the rectum and the female portrait were not available, hard, and quantitative.エコーはタブレットとプローブから构成されるポケット型を使用した（シグマックス社 ポケットエコーミルコ）。The imaging method is to record the long axis image (cross section) and short axis image (cross section) of the rectum. The ultrasound scanner was developed by the research collaborators. The study was conducted to investigate the effects of the treatment on the patient's rectum. The 16-year-old man's portrait was discussed. As a result, the rear sound shadow is recognized. BS1 is small, BS6 is small, BS4 is medium, BS5 is medium. The brightness of the boundary is discussed, the ROC curve is analyzed, and the hardness is predicted. The area under the ROC curve is 0.709. The sensitivity of BS1~4 is 81.8%, and the specificity is 60%. The optimal ROC curve is the palm of the hand. The area under the ROC curve is 0.774. The sensitivity and specificity were 71.4% and 83.3% respectively.