前田 佳孝

Abstract Back ground In hemodialysis, hypotension occurs due to dehydration and solute removal. Conventional blood pressure monitoring during dialysis is intermittent and relies on staff experience and intuition to predict patient blood pressure trends based on the amount of water removed on the day and previous trends, which requires hemodialysis operations that do not lead to hypotension. Our research group has attempted to estimate blood pressure based on the spatial features of facial visible images, including information on facial color, and facial infrared images, including information on skin temperature. It is expected to realize early detection of blood pressure decrease during treatment if the blood pressure of dialysis patients can be estimated from their facial visible and infrared images measured continuously and remotely. In this study, we verified the applicability of deep learning algorithms in blood pressure estimation based on facial visible and infrared images of hemodialysis patients. Methods Measured facial visible and infrared images and mean blood pressure (MBP) of hemodialysis patients were applied to a convolutional neural network to construct an MBP estimation model based on the spatial features of the facial images. Results Average blood pressure could be estimated with an error of less than 20 mmHg based on the spatial features of the facial images, and the blood pressure estimation accuracy based on the spatial features of the facial infrared images was higher than that of the facial visible images. Conclusion We found the possibility of applying the deep learning algorithm to blood pressure estimation based on the spatial features of facial images. Trial registration This study is not subject to enrollment in a clinical trial due to the absence of both intervention and invasion. The Ethics Review Committee of Jichi Medical University has approved the same interpretation.

We assessed whether training on writing readable and accurate medical incident reports (IRs) improves the quality of fact description. In this training, 124 residents created fictional IRs. We provided tips, including using When, Where, Who, What, Why, How. We compared the fictional IRs with and without tips, and the trainees' and non-trainees’ IRs submitted in the first five months after training. Results indicated that the subject words in IRs were more clarified and the readability was improved. The fictional IRs using tips were more accurate, with increased descriptions of the patient's background, reporter's actions, team members' actions and conversations, safety check procedures, result of the error, and post-incident response. The reporter's actions, work procedures, and environment were more clarified in the trainees' IRs than in the non-trainees’ IRs. This training may help analysts comprehend the sequence of and underlying factors for reporter's actions based on IRs.

In this study, the relationship between gaze patterns, task duration, and years of experience, which are commonly used to define and evaluate expert surgeons in laparoscopic surgery, was identified. Ten surgeons with 1-28 years of experience and six inexperienced students were included. Subjects used forceps to repeat the task of suturing a suture pad. Each subject wore an eye-marking recorder, and gaze points were recorded and analyzed. No significant relationship between task duration and gaze pattern was observed. However, there was a significant relationship between a surgeon's years of experience and the percentage of time spent gazing at the forceps. Subjects with more years of experience operated without looking at the forceps and fixed their gaze on the operational target. Therefore, when analyzing laparoscopic gazing patterns, it may be more appropriate to define an "expert" based on the years of experience rather than task duration.

背景:近年、国内外において、脱出ゲーム(ER)を用いた教育実践が増加している。方法:医学部1年生に対し、既存知識の確認とチームでの協力性を学習させる目的でERを用いた授業を行った。70分の授業時間のうち45分をERに用いた。パズル的な謎に加え、BLSなどのタスクも含めた運用を行った。また、最終的な回答を複数用意した分岐の導入など、学生の意欲を高めるための方策を取り入れた。結果:授業の運営を通じて、謎やストーリーの作成にかかる負荷、当日の人員確保などの課題が明らかになった。考察:ERを用いた教育実践に関しては包括的な調査が少ない。事例の整理を通じ、効果的な実践方法の検討を重ねる必要がある。(著者抄録)

初期研修医44名を対象に、院内患者搬送シミュレーションとして2種類のケースシナリオを作成し、その進行に従って搬送中の注意点やノンテクニカルスキルの指導を随時行った。本教育の前後にアンケートを行い、患者搬送の準備、予測されるトラブルなどの注意点、搬送される患者の気持ち、ノンテクニカルスキル、コミュニケーションに関する理解度を1〜5点の自己評価による尺度で抽出した。各項目の理解度はそれぞれ2.13→4.22、2.93→4.25、2.65→4.18、1.84→4.38、2.52→4.18と推移し全項目で有意差を認めた。また本教育コース受講に対する満足度の平均値は4.70であった。

自治医科大学メディカルシミュレーションセンター(以下、当SC)は年1万人以上が利用しており、予約管理を効果的・効率的に行えていないことが課題であった。また、利用者が手軽に予約できる仕組みを構築することも求められていた。そこで、当SCではオンライン予約管理システムを開発し、2018年4月より導入した。本邦の多くのシミュレーションセンター(以下、SC)においても、利用者数増加に伴い同様の課題を抱える傾向にあるが、システムの効果に言及した報告は少なく、多くのSCにとって導入のための効果判断の情報が少ない。そこで本稿では予約管理システムの導入から半年間の当SC利用者の利用形態を分析し、その短期的影響について報告する。(著者抄録)

従来、シミュレーションセンターにおける予約管理システムは管理者や教育者の支援としての位置づけが強く、(1)実施日時(2)学習者(3)教育者(4)利用シミュレータ(5)実施した手技といった要素を記録することに重きがおかれていた。こうした活用に加え、学習管理の側面をもたせることも検討可能である。この場合、Moodle等の学習管理システムで取得されることも多い(6)学習時の到達目標、ゴール(7)実際の到達度合い(8)学習を通じて得られた省察といった要素も必要となる。こうした予約・学習管理システムは、次世代の医療シミュレーション教育を実施していくうえでも、学習者と教育者、双方にとって有用となる。(著者抄録)

血液透析では，体外循環に伴う出血などの事故の防止や，患者の容態に応じた透析条件設定・調整を確実に行うため，装置の透析条件設定は適切か等の判断を適切・迅速に行うことが医療安全上重要となる．一方，同じ透析状態でも，それが不具合に相当するか否かの判断基準は様々な要因により異なり，臨床工学技士の経験度により判断が異なる場合も多い．また，判断基準の多くは各技士が経験により獲得した内在化された知識から構成されているため，新人教育上の課題も多い．本稿では透析中の判断に関して，新人技士が難度を高く感じる判断箇所に着目し，技士が困難さを感じている理由を抽出することで，新人技士の訓練項目を明確化した．