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

通过 GPT 和传感器数据对护理记录中的自然语言进行人工智能综合分析，以支持病房管理

基本信息

批准号：
22K19684
负责人：
森武俊
金额：
$ 4.08万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

病房中溢出的各种数据在不埋葬的情况下尽可能多地使用机器的力量，并且可以帮助护士，护理经理和医疗保健专业人员专注于他们的原始医疗和护理。为了通过人工智能获得这种定量和客观数据，护士记录和医疗记录以及护士呼叫 /重要的监控机器学习模型分析以量化病房和患者状态，并提供建议。具有床控制，减少事件 /预防，换档设计等的经验系统的。为了寻找适当的访问时间，时间和基本护理内容，它用于使用支持呼叫示例的系统配置，Shift Design等。我在想。在第一年，语言模型GPT-3和GPT-2与日语模型兼容，并且应用了病房护理文件的典型数据，以便他们可以处理护理记录和电子医学文本数据。结果，GPT语言模型配置了一种自动预测患者和病房状况的方法。在对重要监视器和护士呼叫数据的分析中，我们开发了一个新的护士呼叫响应时间分析系统以及护士呼叫。此外，除了GPT-3和GPT-2 Japan GPT-2日本语言外，我们还创建了可以通过CHAT GPT的GPT-4进行护理记录处理的软件。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

まえがき　看護ビッグデータの利活用の現状と展望

前言：护理大数据利用现状与展望

DOI：
10.24462/jnse.9.supplement_s1
发表时间：
2022
期刊：
Journal of Nursing Science and Engineering
影响因子：
0
作者：
Sasaki Naoko;Takeuchi Hiroki;Kitano Shiro;Irie Shinji;Amano Atsuo;Matsusaki Michiya;森武俊
通讯作者：
森武俊

10章　看護ビッグデータの利活用例3

第10章护理大数据运用实例3