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学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2024-04-11 |
| タイトル |
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タイトル |
環境・バイタルセンサデータによりBPSD予測性能向上のためのBPSD発症時期分析 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Analysis of BPSD onset time to improve BPSD prediction performance with environmental and vital sensor data |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
ja |
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主題 |
認知症 |
| キーワード |
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言語 |
ja |
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主題 |
BPSD |
| キーワード |
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言語 |
ja |
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主題 |
睡眠 |
| キーワード |
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言語 |
ja |
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主題 |
周期性 |
| キーワード |
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言語 |
ja |
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主題 |
機械学習 |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題 |
Dementia |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題 |
Sleep |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題 |
Periodicity |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題 |
Machine learning |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者 |
新見, 龍之慎
常盤, 直也
柴田, 純一
鈴木, 利一
柏木, 岳彦
馬上, 竜也
嘉村, 魁人
大沼, 飛宇多
田野, 俊一
南, 泰浩
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
認知症患者が発症する行動・心理症状（BPSD）は，介護者の大きな負担となるだけでなく，患者本人の生活の質にも影響を与えている．BPSDを事前に予測し，症状へ対処が可能となれば介護者の負担を軽減できる．先行研究として複数の介護施設から収集した環境・バイタルセンサデータに基づき，機械学習を利用したBPSD予測を行った．しかし未だPR曲線のAverage Precisionが低い．そこで本研究では，BPSD予測の高精度化に向けてデータ解析を行なった．解析結果から特定の症状には24時間周期があることを確認した．この結果は，機械学習手法によるBPSD発症予測の可能性を示すものである． |
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言語 |
ja |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) that develop in patients with dementia not only impose a heavy burden on caregivers, but also affect the quality of life of the patients themselves. If BPSD can be predicted in advance and symptoms can be dealt with, the burden on caregivers can be reduced. In a preliminary experiment, we predicted BPSD using machine learning based on environmental and vital sensor data collected from multiple nursing homes. However, the Average Precision of the PR curve is still low. In this study, we analyzed data to improve the accuracy of BPSD prediction.The data analysis confirms that certain symptoms have a 24-hour cycle. The results show the possibility of predicting the onset of BPSD using machine learning methods. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
ja : 電子情報通信学会技術研究報告 信学技報 : MICT2023-79
en : IEICE technical report : MICT2023-79
巻 123,
号 446,
p. 12-16,
発行日 2024-03-08
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| 出版者 |
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出版者 |
電子情報通信学会 |
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言語 |
ja |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2432-6380 |
| 権利 |
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権利情報 |
Copyright (c) 2024 IEICE |
| 関連サイト |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://ken.ieice.org/ken/paper/20240315Vc1q/ |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
MICT2023-79.pdf (1.4 MB)
