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研究紹介

ナーススケジューリング

看護師勤務表の自動作成に関する研究です。
勤務管理コンサルティングで提供している自動作成サービスは、日勤と夜勤を分けて作成する2段階スケジューリングという手法に基づいています。現在は、この2段階スケジューリングの問題を、高速かつ精度良く解くためのアルゴリズムに関する研究を行っています。このアルゴリズムが実現すると、自動作成した勤務表を容易に再作成することが可能となります。

  1. 仲島圭将, “勤務表自動作成システムが生み出す5つの効果 〜導入・運用のコツ〜,” Nursing Business, vol. 18, no. 10, pp. 10–15, 2024.
  2. 仲島圭将, 本間恵美, 佃順子, “勤務表自動作成サービス導入時における課題とその解決過程,” 第28回看護管理学会学術集会, 2024年8月.
  3. 仲島圭将, 岩崎朋之, “看護師長の納得感を考慮した勤務表自動作成ソフトの利点と課題,” 第26回日本看護管理学会学術集会, 2022年8月.
  4. 仲島圭将, 井上文彰, “看護師勤務表にかかる負担軽減に向けた取り組み,” 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2022年3月.

看護業務動線

ビーコンとモバイル端末を用いた無人タイムスタディを用いた業務改善や看護業務動線の可視化に関する研究です。
ビーコンから得られたデータと電子カルテ情報を用いて、看護師の病棟全体にわたる動きを動画として可視化する手法を確立しました。業務DXコンサルティングでは、この手法に基づいて調査を行っています。今後は、これまで収集したデータを分析し、歩行距離や滞在時間を含む業務動線の背景因子の特定することを目指しています。

  1. Keisuke Nakashima, Yoshiaki Inoue, Haruna Fukushige, Atsue Ishii, “Validation of the estimation method of nursesʼ movement lines in an unattended time study using beacons and mobile devices,” Journal of Nursing Science and Engineering, vol. 12, pp. 34–53, 2024.
  2. 仲島 圭将, 井上 文彰, 福重 春菜, 石井 豊恵, “ビーコンとモバイル端末を用いた無人タイムスタディにおける看護師業務動線の推定および可視化手法,” 看護理工学会誌, vol. 11, pp. 147–167, 2024.
  3. 仲島圭将, 福重 春菜, 岩崎 朋之, 石井 豊恵, “無人タイムスタディによる看護業務動線の可視化とその活用,” 第27回日本看護管理学会学術集会, 2023年8月.
  4. 仲島圭将, 中谷安寿, 岩崎朋之, “勤務人数の変更および業務改善に対する無人タイムスタディの活用,” 第26回日本看護管理学会学術集会, 2022年8月.

病床スケジューリング

病床管理（ベッドコントロール）の自動化に関する研究です。
稼働率（収益）最大化を目指す場合は容易に自動化することができますが、それを行った場合、看護側の供給が追いつかず、医療事故等につながってしまうリスクが高くなります。そこで、看護業務量を考慮してベッドコントロールを自動化する方法を開発したいと考えています。そのためには、まず、看護必要度や病床稼働率、在院日数等のデータから看護業務量を定量化する必要があります。現在は、業務量の定量化に重点を置いて分析を行っています。

  1. Rie Tajika, Yoshiaki Inoue, Keisuke Nakashima, Takako Yoshimi, Nobue Arimoto, Haruna Fukushige, Yoko Taniura, Tomoyuki Iwasaki, Atsue Ishii, “Ward‐Specific Probabilistic Patterns in Temporal Dynamics of Nursing Demand in Japanese Large University Hospital: Implication for Forecasting and Resource Allocation,” Journal of Nursing Management, 2024.
  2. 吉見宜子, 井上文彰, 仲島圭将, 多鹿理絵, 有本信江, 勝山あづさ, 福重春菜, 谷浦葉子, 岩崎朋之, 石井豊恵, “在院期間が長期であった患者の病床占有率の検証,” 第16回ITヘルスケア学会学術大会, 2023年9月24日.
  3. Rie Tajika, Keisuke Nakashima, Yoshiaki Inoue, Takako Yoshimi, Nobue Arimoto, Haruna Fukushige, Sayaka Suga, Chushu Chen, Tomoyuki Iwasaki, Atsue Ishii, “Changes in Nursing Care Demands during a Period of Hospitalization,” The 4th International Joint Conference on Nursing Science, October 2022.
  4. Takako Yoshimi, Keisuke Nakashima, Yoshiaki Inoue, Rie Tajika, Nobue Arimoto, Haruna Fukushige, Sayaka Suga, Chushu Chen, Tomoyuki Iwasaki, Atsue Ishii, “Association between Scores of the Level of Need for Nursing Care and Grade9,” The 4th International Joint Conference on Nursing Science, October 2022.

看護記録支援システム

音声認識と大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を用いて、看護師の記録にかかる負担を軽減させるシステムを構築する研究です。
音声認識と LLM を用いた看護記録支援システムの概念実証実験の結果、S情報とO情報に関する記録は、音声入力によって負担が軽減する可能性が高いことがわかりました。このようなシステムを病院施設で実現するためには、個人情報の観点からオンプレミスで構築するがあります。そこで現在は、ローカルで動作する看護に特化した LLM を構築することと、そのシステムで用いるスマートフォン用のアプリ開発に取り組んでいます。

  1. 仲島圭将, 井上文彰, 中谷安寿, 岩崎朋之, “音声認識および大規模言語モデルを用いた看護記録支援システムに関する検討,” 日本医療情報学会 第43回医療情報学連合大会, 2023年11月23日.

ナースコール

ナースコールに関する患者特性や看護業務動線との関係に関する研究です。
ナースコールは、看護師の業務量や動線に非常に大きな影響を与えるため、どのような場合にナースコールが多いのか/多くなるのか、どうすれば最小限に抑えることができるのかということを工学的な手法を用いて分析しています。

  1. 井上 文彰, 仲島 圭将, 岩崎 朋之, “看護師の最終訪室時刻に着目したナースコール呼出分析法,” 第11回看護理工学会学術集会, 2023年6月10日.
  2. Haruna Fukushige, Atsue Ishii, Yoshiaki Inoue, Akiko Yamaguchi, Mio Hosona, Kinuko McCarthy, Akiko Williamson, Yoko Taniura, Keisuke Nakashima, “Identifying periodicity in nurse call occurrence: Analysing nurse call logs to obtain information for data‐based nursing management,” Journal of Nursing Management, vol. 29, no. 5, pp. 1199–1206, 2021. 

睡眠データ

マット型センサーから得られた睡眠に関するデータと患者情報を用いて、睡眠に関する分析を行う研究です。
これまでは、看護師の夜間巡視時の観察結果や患者のS情報という主観的かつ質的なデータがほとんどでしたが、マット型センサーやスマートウォッチなどの製品によって、客観的かつ量的なデータを取得できるようになってきました。現在は、その睡眠データと患者情報を用いて、睡眠に関する背景要因の特定やマットセンサーの睡眠・覚醒を判定するアルゴリズムの改善に関する研究を行っています。今後は、睡眠パターンの特定や看護介入を含めた看護実践に活かす手法の確立を目指していきます。

  1. 佃順子, 仲島圭将, “睡眠計測デバイス導入の経緯と活用事例の紹介/データ分析による睡眠計測デバイス導入の効果検証,” 第44回医療情報学連合大会, ランチョンセミナー, 2024年11月25日.
  2. Yuko Takeshita, Ryo Odachi, Keisuke Nakashima, Naoki Nishiyama, Kyosuke Nozawa, Natsuko Nakano, Midori Mashita, Yoshimasa Mamiya, Miyae Yamakawa, Momoko Buyo, Yasushi Takeya, Hiroyoshi Adachi, Manabu Ikeda, “Analysis of Individual Patient Characteristics for Enhancing the Accuracy of Non-Attached Actigraphy,” 27th East Asian Forum of Nursing Scholars, 6–7 March 2024.
  3. 佃順子, 仲島圭将, “看護職者主導でICT機器の導入を進めるためには ～患者の眠りを非接触で見える化できるICT機器導入で看護業務の効率化を図る～,” 第18回医療の質・安全学会学術集会, ランチョンセミナー, 2023年11月25日.
  4. Keiusuke Nakahsima, Chiaki Kamekawa, Hiroko Takeguchi, Chikage Minami, Kota Fukui, Azusa Ninomiya, Akane Fukunaga, Hiromi Sato, Miyae Yamakawa, “A Study on a Correlation between Subjective and Objective Data on Patient Sleep,” 26th East Asian Forum of Nursing Scholars, 10–11 March 2023.
  5. Ryo Odachi, Miyae Yamakawa, Keisuke Nakashima, Tomomi Kajiwara, Yuko Takeshita, Masao Iwase, Junko Tsukuda, Manabu Ikeda, “Feasibility study of comfort with and use of sleep visualisation data from non‐wearable actigraphy among psychiatric unit staff,” Psychogeriatrics, vol. 22, no. 5, pp. 764–766, Jun 2022.