介護記録自動生成のための記録項目別傾向分析

Haru Kaneko, Tahera Hossain, Sozo Inoue,
マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム
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2021-07-02
Online
https://dicomo.org/2021
現在先進国では高齢化社会が深刻化している.現在の日本でも,他の先進国と同様に高齢化社会が深刻化している[22].それに伴い介護士不足が社会問題となっており, ICT(Information and Communication Technology)などを用いた介護業務の負担軽減が期待されている.我々の研究室では,介護記録アプリを開発し,介護行動認識や介護記録の自動生成を目指した研究を行なっている[10], [12], [19], [20]. 本稿では,介護記録の推定精度を向上させるため,特徴量重要度やデータの可視化を用い介護記録データの分析を行う.また,分析をもとに新たな特徴量を提案する.分析でははじめに,介護記録の推定を行う機械学習モデルを作成し,特徴量重要度可視化する.そして,特徴量重要度をもとに記録の種類ごとに混同行列や生データの可視化を行い,データや推定結果の傾向を分析する.結果として新たに10個の特徴量を新たに提案した.また提案された特徴量のうち,すでにあるデータから算出できるものを用い推定精度を評価した.

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