【臨床工学技士】ME2種の過去問で小論文対策!!

医療事故の発生要因は伝達ミスやコミュニケーションエラーなど、いわゆるノンテクニカルスキルに起因する事例が多くを占める。そのため、ノンテクニカルスキル向上を目的とした教育が安全な医療を提供するために必要不可欠であると考える。

ラーニングピラミッドでは、座学や本を読むなどの勉強法だと5～10％程度の学習定着率に対し、ディスカッションや体験学習であれば学習定着率は50％を超えると言われている。そのため、ノンテクニカルスキルを向上させるためには座学などの受け身の教育ではなく、ディスカッションなどを代表とする受講者参加型の教育が効果的と考える。

受講者参加型でノンテクニカルスキルを向上させるための教育の一案としてアイスブレイクを提案する。アイスブレイクはアクティブラーニングの技法のひとつで、主体性やチームワークなどを養うことができる。アイスブレイク技法であるヒーローインタビューを例に考える。ヒーローインタビューでは二人一組になり、インタビューする人、受ける人に分かれる。インタビューを受ける人は時計や車など身近なものになりきり、インタビューを受ける。実施後、どのような質問が答えやすかったか、どんな質問をしたかなどを分析することで、医療現場に必要な聞く力、すなわち問診力向上が可能になる。

以上より、アイスブレイクを行うことでノンテクニカルスキルが向上し安全な医療を提供するための教育として有効と考える。

ME機器管理を実施することで、安心安全なME機器の使用、ME機器の適正台数管理、院内ME機器コスト削減などの効果が期待できる。

そのため、ME機器を管理する者はME機器に関する知識、マネジメント能力、コミュニケーション能力が必要と考える。理由を以下に示す。

まずME機器に関する知識。病院内には多種多様なME機器が存在するし、それらME機器を適正かつ安全に使用するためには、各々のME機器の特徴や使い方などを熟知している必要がある。

次にコミュニケーション能力。臨床現場で困っていることの聞き取り調査やトラブル対応、ME機器安全使用のための講習会の実施など、ME機器に関する知識を遺憾なく発揮するためにはコミュニケーション能力が必須である。

最後にマネジメント能力。ME機器を安全使用するためにはME機器の定期点検の実施が求められる。そのため定期点検が漏れなく実施できるよう、定期点検計画を立てる必要がある。また、病院内のME機器の適正台数に管理することで余剰機器の削減、更にはME機器使用に必要な消耗品やリード線に至るまで管理することでコスト削減効果が期待できる。

以上より、ME機器を管理する者はME機器に関する知識、マネジメント能力、コミュニケーション能力の3つが欠けることなく備わっている必要があると考える。

近年、医療機器にもAIが搭載されている。特にCTやMRIなどの画像診断領域においてその進歩は目覚ましい。また、人工呼吸器の自動ウィーニング機能、血液浄化装置の自動プライミングも一種のAIである。

AIの得意分野は「大量のデータ解析」である。IoTの発展に伴い、患者データや医療機器情報を取得し蓄積することで、AIは更に進歩すると考えられる。連続的に生体情報モニタなどを使用する患者において、画像診断のみならず自動で医療機器の設定までも変更が可能になると思われる。人工呼吸器の自動ウィーニング機能はバイタルサインの変化に対し、敏感かつ正確に設定変更、輸液ポンプやシリンジポンプの自動薬液流量の変更、人工心肺装置のオート化、CRRTの回路交換通知アラートなど様々なAIが誕生する可能性がある。在宅領域に関しても、スマートウォッチの普及などにより、自宅で簡単にバイタルサインが得られれば、予防にも効果が発揮すると考えられる。

このように、今後AIが進歩し、大量のデータを習得することができれば大幅に業務効率が改善される一方、医療従事者が「AIに使われる」可能性もある。そうならないよう、AIに関する知識や技術の習得、AIに代替えができないノンテクニカルスキルや柔軟な判断力などを今以上に身に着けることで「AIを使う」医療が提供できる未来になると考える。

医師の手術手技、看護師の看護など、医療従事者においてテクニカルスキルは非常に重要である。しかし、その医療従事者各々がテクニカルスキルを習得するのに大きな課題がある。それは、習得難易度が高いことと、練習の難しさである。手術をする、針を刺すなど、患者それぞれのキャラクターにより手技や難易度が変化する。そのため、手技を覚え、熟練度を上げるためには練習が大事になるが、ではどのように練習すればよいだろうか。まさか、人相手に練習するわけにはいかず、結果として練習効率が下がってしまう。アクティブラーニングによると、読書や視覚、実際に見るよりも自ら体験することは練習効率を上げる効果がある。実際に疑似体験できるシステムとしてシュミレーションが非常に有効と考える。例えば、実際の手術をVRで体験できれば、練習効率は各段と上がる。また、珍しい症例などは自ずと経験できる人数が限られてしまうが、VRによるシュミレーションが行えれば、その限りではない。また、同じ症例でも、患者キャラクターやトラブルなど、様々なタイプを完備することで、誰でも、簡単に、たくさんの症例、珍しい症例などが経験でき、組織全体の技術力底上げにつながる。

よって、医療現場にVRシュミレーションを導入することでテクニカルスキルの習得難易度が高いという問題点を解決でき、医療の質向上に寄与すると考えられる。

近年ロボットやAIの進歩は目覚ましく産業用、医療、ひいては生活の一部にも浸透している。将来、ロボットの頭脳であるAIを搭載したロボットが病院で利用されることが当たり前になる可能性もある。そこで、医療機器管理の観点から病院内で使用されるロボットについて考える。

医療機器の管理は中央管理が主流であるが、問題点の1つとして使用後の医療機器が返却されない点があげられる。人手不足や機器不足など、種々の理由があげられるが、医療機器が返却されなければ、点検を実施できず、医療機器不足病棟への貸出もままならなくなる。現状、病棟へのコール、医療機器の回収などで対応していると思われるが、AIを搭載した貸出返却ロボットが実装できればその問題も解決できる。医療機器基本台帳と連動できれば、医療機器の情報はロボットが把握できる。また、IoTの発展により、各種医療機器の電源オン、オフは把握できると思われる。例えば、電源オフしてから24時間経過した医療機器は病棟に出向いて回収するといったプログラムを組み込むことで、ロボットが自動的に回収することが可能と思われる。病棟へ向かう道中のシステムは、お掃除ロボットのルンバなどが応用可能と考える。

以上より将来的には、診断や治療のみならず、業務効率の改善や機器ダウンタイムの減少などに寄与するロボットが病院内を闊歩すると考えられる。