2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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オーガナイズドセッション » OS-23 臨床の知―厚い記述がもたらす知―

[3C1-OS-23a] 臨床の知―厚い記述がもたらす知― (1)

2020年6月11日(木) 09:00 〜 10:40 C会場 (jsai2020online-3)

諏訪 正樹(慶應義塾大学)、藤井 晴行(東京工業大学)、加藤 文俊(慶應義塾大学)

10:20 〜 10:40

[3C1-OS-23a-05] 身体機能を基盤として日常生活活動の改善を促す推論モデルの構築

〇跡見 友章1、田中 和哉2、花房 京佑1、橋立 博幸1、木村 雅彦1、藤澤 祐基1、跡見 順子3 (1. 杏林大学、2. 帝京科学大学、3. 東京農工大学)

キーワード:日常生活活動、リハビリテーション、臨床推論

医療や介護の領域における各専門職は、対象者に対して、低下した日常生活活動(ADL; activities of daily living)の水準の改善を可能とする推論を構築し、具体性を伴う方法論によって介入を行う。この場合、ADLを定性的に区分し、その中で低下した項目を抽出し、その上で精神機能や身体機能を基盤とした具体的な介入プランを設定することが必要となる。対象者は身体機能に関する医学的な問題を有することが多く、また個人毎に社会的な背景が異なることから、推論モデルはそれぞれの専門性によって選択された多くの変数を基盤として構築されることとなる。従って、妥当性の高い推論モデルを構築するためには、検査結果や収集した情報をどのように組み合わせ、どのような方向性で推論していくかをフレームワークとして設定する必要がある。本研究では、リハビリテーションにおける理学療法の分野で用いられている手法を参考として、対象者の身体機能や医学・社会的背景を有限の項目に設定しながらADLの改善を促す方法論を設定するための推論モデルの構築を試みる。

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