論文の概要: An attention model to analyse the risk of agitation and urinary tract
infections in people with dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07007v1
- Date: Mon, 18 Jan 2021 11:15:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-27 05:59:05.362225
- Title: An attention model to analyse the risk of agitation and urinary tract
infections in people with dementia
- Title（参考訳）: 認知症者における動揺・尿路感染症のリスク分析のための注意モデル
- Authors: Honglin Li, Roonak Rezvani, Magdalena Anita Kolanko, David J. Sharp,
Maitreyee Wairagkar, Ravi Vaidyanathan, Ramin Nilforooshan, Payam Barnaghi
- Abstract要約: 行動症状と尿路感染症(uti)は認知症患者が直面する最も一般的な問題である。
センサーデータの統合と分析に家庭内センシング技術と機械学習モデルを使用することで、臨床的に重要な出来事や健康状態の変化を検出し予測する機会が得られる。
我々は,家庭内センサデータを収集する統合プラットフォームを開発し,機械学習モデルを扇動およびUTIリスク分析に適用するための観察的研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3392372796177108
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Behavioural symptoms and urinary tract infections (UTI) are among the most
common problems faced by people with dementia. One of the key challenges in the
management of these conditions is early detection and timely intervention in
order to reduce distress and avoid unplanned hospital admissions. Using in-home
sensing technologies and machine learning models for sensor data integration
and analysis provides opportunities to detect and predict clinically
significant events and changes in health status. We have developed an
integrated platform to collect in-home sensor data and performed an
observational study to apply machine learning models for agitation and UTI risk
analysis. We collected a large dataset from 88 participants with a mean age of
82 and a standard deviation of 6.5 (47 females and 41 males) to evaluate a new
deep learning model that utilises attention and rational mechanism. The
proposed solution can process a large volume of data over a period of time and
extract significant patterns in a time-series data (i.e. attention) and use the
extracted features and patterns to train risk analysis models (i.e. rational).
The proposed model can explain the predictions by indicating which time-steps
and features are used in a long series of time-series data. The model provides
a recall of 91\% and precision of 83\% in detecting the risk of agitation and
UTIs. This model can be used for early detection of conditions such as UTIs and
managing of neuropsychiatric symptoms such as agitation in association with
initial treatment and early intervention approaches. In our study we have
developed a set of clinical pathways for early interventions using the alerts
generated by the proposed model and a clinical monitoring team has been set up
to use the platform and respond to the alerts according to the created
intervention plans.
- Abstract（参考訳）: 行動症状と尿路感染症(uti)は認知症患者が直面する最も一般的な問題である。
これらの状況を管理する上で重要な課題の1つは、苦痛を減らし、未計画の入院を避けるために早期発見とタイムリーな介入である。
センサーデータの統合と分析に家庭内センシング技術と機械学習モデルを使用することで、臨床的に重要な出来事や健康状態の変化を検出し予測する機会が得られる。
我々は,家庭内センサデータを収集する統合プラットフォームを開発し,機械学習モデルを扇動およびUTIリスク分析に適用するための観察的研究を行った。
平均年齢82名,標準偏差6.5名(女性47名,男性41名)の88名から大規模なデータセットを収集し,注意と合理的なメカニズムを利用した新しい深層学習モデルの評価を行った。
提案手法では,大量のデータを一定時間にわたって処理し,時系列データから重要なパターンを抽出することができる。
注意) 抽出された特徴とパターンを使用してリスク分析モデル(すなわち、リスク分析モデル)をトレーニングする。
合理的)。
提案モデルでは,時系列データにおいてどの時間ステップと特徴が使用されるかを示すことにより,予測を説明することができる。
本モデルでは, 排卵リスクとウティスの検出において, 91\%のリコールと83\%の精度を提供する。
このモデルは、初期治療や早期介入アプローチと連動して、ウティスなどの病態の早期検出や興奮などの神経精神症状の管理に使用できる。
本研究は,提案モデルが生成した警告を用いて早期介入を行うための臨床経路のセットを開発し,このプラットフォームを用いて,作成した介入計画に従って警告に応答する臨床モニタリングチームを設置した。
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