NECとKNIは、AI技術などICTを活用して医療の質の向上と業務の効率化を目指す「デジタルホスピタル」(注3)の実現に向け2017年より共創を開始(注4)しており、今回の取り組みはその一環で実施しています。
背景
超少子高齢化の進展に伴い医療の財源や人材不足がより深刻となる中、QOL(Quality of life)向上にも繋がる患者の早期在宅復帰や介護予防が求められています。特に、リハビリによる短い期間で最大限に患者の日常生活動作(ADL)能力の回復を促す取り組みが重要です。
北原リハビリテーション病院では、綿密なリハビリ計画を立て実行することにより在院日数の短縮(注5)に成功しています。一方でリハビリ介入は、スタッフ個人の経験に依存する作業が多く標準化が難しいため、経験の浅いスタッフが作成したリハビリ計画をベテランスタッフが見直すことで計画の質を担保しており、効率的にノウハウを伝承して経験の浅いスタッフでも質の高いリハビリ計画を作成できる仕組みの構築が望まれています。
今回の取り組みについて
リハビリ計画作成業務は、「患者の回復度の予測」「リハビリ目標の設定」「リハビリ介入プログラム作成」の3つのプロセスがあり、今回「リハビリ介入プログラム作成」に着目し、AI技術を活用した業務負荷の軽減について検証を行いました(注6)。
具体的には北原リハビリテーション病院に蓄積されているリハビリ介入プログラムの実施事例データベースに、熟練者の経験に即した行動を学習して再現する「模倣学習技術」を適用して回復効果が高かったリハビリ介入プログラムの実施事例を模倣することで、患者一人ひとりの状態に最適と思われるリハビリ介入プログラムの候補を表示します。経験の浅いスタッフは、表示された候補を参考にリハビリ介入プログラムを立案することで、プログラムの正しさが46%向上しました(注7)。
NECの「模倣学習技術」は、熟練者のデータが少ない場合でも、非熟練者のデータを活用することで、熟練者の行動を効率的に学習し、熟練者の経験に即した行動を再現可能な技術です。本取り組みでは、特に退院までにFIM(注8)に改善がみられた事例を真似るべき熟練者のデータとし、それ以外の事例を非熟練者のデータとして同時に学習することにより、効果の高いリハビリ介入プログラムの候補を出力する高精度な学習モデルを生成することができ、ベテランスタッフから経験の浅いスタッフへのノウハウの伝承を補完します。本技術を活用することで、経験の浅いスタッフが作成するリハビリ計画の質が向上し、指導するベテランスタッフの業務負荷を軽減することが期待できます。
NECは、時代に即した安全・安心なサービス提供を通じてヘルスケア領域のデジタルトランスフォーメーションを加速し、ヘルスケアにおける新たな社会価値の「共創」に貢献していきます。
KNIは、近い将来訪れる超高齢社会とその先の未来においても、一般市民が安心・安全・快適な生活を送れるように、医療を起点とした社会改革を進めてまいります。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/202202/20220228_04.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
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