[4L2-GS-10] AI application:

[4L2-GS-10-03] Exploratory study on delirium classification model using facial expression features

〇Takaaki Niho¹, Akishige Yuguti¹, Yosio Matsumoto¹, Kiyoko Otani², Asao Ogawa², Yuya Okadome¹ (1. Tokyo Univerisity of Science, 2. National Cancer Center)

Keywords:Delirium, Facial Expression

近年の機械学習技術の性能の向上により、医療の現場での診断支援等に機械学習を活用する研究が進められている。そ
の中には、動画から表情情報を定量化し、患者が疾患に罹患しているかを判別する研究が行われている。この技術によ
り、せん妄のような専門家でも判断の難しい疾患に対する診断補助手法の開発が期待されている。本研究では、医療関
係者と患者の会話を収録した動画から、特徴量設計と様々な機械学習手法の組み合わせによって、高精度でせん妄を判
別できる手法を探索的に検討する。実験結果より、k 近傍法を用いることや先頭 30 フレームの標準偏差を特徴量とする
ことがせん妄を判別する上で精度が高くなる傾向があることが示唆された。