創発リスクに対応する現場適応型インシデントレジリエンス基盤の構築
本研究は,自然言語処理と生成AIを活用し,医療現場で新たに生じるリスクの兆候を早期に捉え,事故を未然に防ぐための医療安全基盤を構築するものである.インシデント報告などのデータを解析し,リスク予兆の検出,事例・要因分析に基づく対策立案支援,事故を経験しなくても学べる未然学習の仕組みを統合することで,変化する医療現場に柔軟に適応しながら安全性…
論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
慶應義塾大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
本研究は,自然言語処理と生成AIを活用し,医療現場で新たに生じるリスクの兆候を早期に捉え,事故を未然に防ぐための医療安全基盤を構築するものである.インシデント報告などのデータを解析し,リスク予兆の検出,事例・要因分析に基づく対策立案支援,事故を経験しなくても学べる未然学習の仕組みを統合することで,変化する医療現場に柔軟に適応しながら安全性…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。