講演情報
[2I5-OS-7a-04]室内環境センシングデータのみを用いたBPSD発症予測の性能検証
笹川 真奈1、〇山中 綾華1、幸島 匡宏1、大沼 飛宇多2、栗原 功多2、瀬古 俊一1、南 泰浩2 (1. NTT人間情報研究所、2. 電気通信大学)
キーワード：
認知症、BPSD、機械学習
認知症患者にみられる徘徊や妄想などの行動・心理症状（BPSD）は、突発的に発症するため都度対応する介護者にとって大きな負担となっている。BPSDの発症タイミングを事前に予測できれば、先回りした対応が可能となり、介護者の負担が軽減されると考えられる。本研究では、導入および運用コストの少ないBPSD発症予測の実現可能性を検討するため、室内環境センサで計測された値のみを予測モデルの入力として用いる場合の予測性能を評価した。具体的には、前夜の環境データ6種（相対湿度、騒音、不快指数、熱中症危険度、二酸化炭素濃度、気圧）の平均値と分散を入力特徴量とし、各患者が翌日の昼にBPSDが発症するかを予測する個人モデルを構築し評価した。ロジスティック回帰・サポートベクタマシン・ランダムフォレスト・勾配ブースティングを適用し得られた結果について報告する。