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転倒リスク、AIが評価‐“ヒヤリ・ハット”データ活用で東大・澤田教授が構想

2017年7月31日 (月)

澤田教授

 介護施設入居者の転倒や誤薬のリスクを人工知能(AI)が評価し、リスクに応じて必要な予防策を講じる――。22、23日に熊本市内で開かれた日本医薬品安全性学会・学術大会で講演した澤田康文氏(東京大学大学院薬学系研究科客員教授)は、そんな近未来システムの構想を紹介した。既に、介護サービス事業者の介護職員や看護師が現場で経験した膨大なヒヤリ・ハット報告を収集する仕組みを構築。そのビッグデータを解析し、転倒しやすい薬や患者の要因を明らかにした。その延長線上にこのシステムの実現が位置づけられるという。

 澤田氏らは全国に105介護施設を有する事業者と連携。介護職員約3000人、看護師約500人が現場で経験したヒヤリ・ハット報告を収集する仕組みを作った。報告された事例と服薬データを1例ずつ手作業で紐づけし、データベースを構築。このうち58施設約4500人の入居者の報告事例を解析し、転倒した入居者と、転倒していない入居者のどこに違いがあるのかを比較した。


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