Integrated AI analysis of natural language in nursing records by GPT and sensor data to support ward management

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病棟にあふれかえる様々なデータを埋もれさせずに可能な限り機械の力で利活用し，看護師・看護管理者や医療従事者が本来の医療やケアに注力できるよう支援するシステムを構想している．このような定量的・客観的データによる支援を人工知能で実現するということに挑み，看護記録やカルテのテキスト分析とナースコール・バイタルモニタ機械学習モデル分析で病棟・患者状況を定量把握し，アドバイス，ベッドコントロール，インシデント軽減・予防，シフト設計などを例に実証的なシステムでの手法をかたち作ることを目指す研究である。適切な訪室タイミングや時間，ベーシックケア内容を求め，コール軽減可能ケースの例示，訪室タイミングのアドバイス，ベッドコントロールサポート，転倒などのインシデントの減少，シフト設計などを支援するシステム構成に役立てることを考えている。初年度は、自然言語モデルに言語モデルGPT-3およびGPT-2の日本語対応版に病棟の看護文書の典型データを適用し，看護記録や電子カルテのテキストデータを扱えるようにした．これにより、GPT言語モデルで看護テキストから自動で患者や病棟の状態を予測する手法を構成した。また、バイタルモニタ・ナースコールデータの分析では，ナースコールの発呼数データのみならず新たにナースコール応答時間解析システムを開発した。さらにGPT-3およびGPT-2日本語対応版に加えて、Chat GPTのGPT-4による看護記録ハンドリングについて試行可能なソフトウエアを作成した。