2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1M5-GS-10] AI応用:医療/臨床への応用Ⅱ

2023年6月6日(火) 17:00 〜 18:40 M会場 (会議室 D1)

座長:三沢 翔太郎(富士フイルム) [現地]

18:00 〜 18:20

[1M5-GS-10-04] リハビリテーション病棟脳卒中患者を対象としたウェアラブルデバイスを用いたFIMの将来予測

〇小笠原 隆行1、和田 義敬2、向野 雅彦2、才藤 栄一2、塚田 信吾1、大高 洋平2、山口 真澄1 (1. 日本電信電話株式会社、2. 藤田医科大学)

キーワード:リハビリテーション、脳卒中、ウェアラブル

脳卒中のリハビリテーションは、障害の重さや、回復の見通しに沿って計画するようガイドラインに定められている。正確な回復の見通しには、患者の身体機能に加え、運動耐容能や身体活動量への着目が必要となる。そのため、これらの定量化手段としてウェアラブルデバイスの活動データが注目されている。これまでにリハビリテーション病棟の脳卒中入院患者を対象に活動データから臨床指標を予測可能か検討された。しかし活動データから、その同時期に測られた臨床指標(FIM)の予測はできても、その臨床指標の将来値をどの程度予測できるか不明であった。そこで本研究では活動データから予測可能な将来時期を検証した。計測は入院から1週間以内に開始し、胸部にて心拍数と加速度を48時間取得した。予測器はランダムフォレスト、評価は5分割交差検証を用いた。結果、活動データによる予測値と真値の決定係数は、測定日時点で0.74(n=1196)、2週間後で0.81(n=850)、典型的な退院時期に相当する9週間後で0.79(n=394)となり、いずれも有意であった。本結果より入院初期の活動データから退院まで臨床指標の予測可能性が示唆された。

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