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2022.12.19

渡辺真弓講師が第42回日本看護科学学会で優秀演題口頭発表賞を受賞しました

12月3日、4日に広島で開催されました、第42回 日本看護科学学会学術集会で、「機械学習を用いた人的資源データの活用:SHAP値による部署ごとの個別算出」(渡辺真弓講師)が、優秀演題口頭発表賞を受賞されました。

渡辺講師からのコメントをご紹介いたします。

『最近人的資源の活用に高い注目が集まっています。その第一歩はデータによる現状把握です。本研究の目的は、機械学習モデルを使用してSHAP値というものを算出し、改善したい項目(ケアの質、就業継続意欲、ワーク・エンゲイジメント、精神不調)に対する介入項目(心理的安全、リーダーシップ、仕事の負担、ワーク・ライフ・バランス等)の影響を部署ごとに明らかにすることでした。5病院の94部署に所属するスタッフ看護師1927人による無記名自記式質問紙調査を行い、各部署のSHAP値を算出すると同アウトカム項目に対する同介入項目でも部署によってプラスの影響もマイナスの影響もどちらもあることが分かりました。各部署においてケアの質等を向上させたいと思った場合、どこに介入すれば良いのかは部署ごとに異なります。SHAP値の算出によってその部署にとっての最適な介入方法をデータで示すことが可能となり、部署運営の円滑化に貢献できると考えられます。本研究の内容はデータ活用の方法論を示したものであり、人的資源データ以外でも応用可能になると思います。看護科学学会では、多くのデータやAIを活用した研究が紹介されていました。今後は、医療や看護の世界でもデータを扱う能力が必須となるでしょう。多くの医療従事者にとってデータの活用がより身近になるよう、研究を進めていきたいと思います。』

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