目的：フライトナースのプレホスピタル・ケアを対象として，撮影された動画のオプティカルフローから算出した活動量（以下，動画活動量）を測定した上で，熟練者と初心者の相違について比較するとともに，機械学習による分類性能について検討することを目的とした．本研究の結果が明らかとなれば，臨床における教育や業務の省力化，効率化が期待できる．
方法：熟練者および初心者フライトナースのべ30名を対象とした．対象者は，胸部にウェアラブルカメラを装着した上で業務に従事した．熟練者と初心者の分類のために機械学習および線形判別分析を行い，分類性能を検証した．
結果：動画活動量のエントロピーの中央値は，熟練者のフライトナースが有意に低値であった．各分析方法における分類性能（適合率，再現率，F1値）は，サポートベクターマシンとランダムフォレストが高かった．
結論：動画活動量のエントロピーが熟練性の指標となり得ること，エントロピーの経時的変化に対して機械学習を適用することにより，高い分類性能を示すことが明らかとなった．
