나고야 대학 의학부 부속 병원의 나가오 노우 마사 교수 등의 연구 그룹은, 동 병원에서 의료 사고 방지를 위해 모인 히야리・햇※이나 의료 사고에 관한 보고(인시던트 리포트)의 데이터로부터, AI 기술을 이용해 병원의 안전성을 측정하는 모델을 개발했다.
인시던트 리포트 시스템은 병원에서 발생한 인시던트를 현장 직원으로부터의 자발적인 보고에 의해 파악해, 조직에 숨어 있는 리스크를 픽업하려고 하는 툴이지만, 안전의 정도를 직접 측정하는 것이 아니라, 주관적으로 기재 의 질에도 편차가 크다.그러나 인시던트의 내용을 상세히 설명하는 자유기재란에는 가치 있는 다양한 정보가 반영되어 있기 때문에 연구그룹은 AI기술을 이용하여 병원에서의 안전을 측정하는 물병의 개발을 시도했다.
연구그룹은 전문가가 '중증' 혹은 '비중증'이라고 판단한 인시던트 리포트의 텍스트 데이터로부터 각각의 단어가 출현하는 빈도를 기초로 중증 스코어를 산출.개별 단어 단위로 수치화 후 보고서 단위, 보고서를 제출하는 의료인의 집단 (부서) 단위로 정리했다. 48,041개의 인시던트 보고서에서 결국 1,802개의 단어를 숫자화합니다.검증 결과, 리포트 단위로 산출된 중증 스코어는, 전문가의 중증·비중증의 판단과 비교하여 유의차를 인정했다.또한 집단의 점수도 기존 전문가의 분석과 높은 상관 관계를 보였다.
향후, 병원의 안전성에 관련되는 그 외의 요인도 가미해 물건의 정밀도를 높여 가는 것으로, 병원의 안전성을 실시간으로 측정하거나, 다른 의료 기관과의 안전성을 비교하거나 하는 것 가 가능하게 될 것입니다.
※위험한 일이 일어났지만, 다행히 사고에는 이르지 못한 사건.
