Takemura Tadamasa

<p>研究目的</p><p> 研究の目的：高齢化社会の中にある我が国をはじめとする先進諸国では，循環器疾患が急増している．循環器疾患は再発を繰り返し徐々に進行していくという臨床経過をたどることが多い．そのため循環器疾患においては，Major Adverse Cardiac Event（MACE）とよばれる主要有害心血管イベントを発生させないための再発予防が重要である．しかしMACEを判断するためには担当した臨床医の判断または，診療録から判断するしかない．そのため，診療報酬請求情報を使用した分析，または電子カルテ情報を用いてビッグデータの分析においては，MACEなどのイベントをアウトカムにした研究をすることができない．本研究では，電子カルテの記事情報から自然言語処理を活用して自動的にMACEであると判断するためのシステムを開発し，電子カルテ情報を用いたMACEのビッグデータ分析を行うためのシステムを開発する．</p>

A病院B病棟の看護職者35名における1週間分の電子カルテのアクセスログを対象に、日勤看護師の電子カルテの利用実態を検証した。1週間分の電子カルテのアクセスログ394708件を抽出し、抽出したアクセスログより、7時00分から7時59分にセッションを開始した全アクセスログを11918件抽出した。抽出したアクセスログよりさらに画面遷移の時間を抽出した。画面遷移時間および画面遷移数から業務開始前に看護師が行っている情報収集等の、電子カルテ操作の実態の検証を行った。画面遷移時間は、1秒未満のものが11494件と最も多く、次いで1秒以上2秒未満が3632件、2秒以上3秒未満が1791件であった。7時から8時迄の1時間内の画面遷移数は200画面台のものが多く見られた。日勤看護師は業務開始前の情報収集に多くの画面展開を必要としていることが明らかになった。また、電子カルテ操作の煩わしさの要因である画面遷移が多く存在することが示唆された。