論文の概要: Designing A Clinically Applicable Deep Recurrent Model to Identify Neuropsychiatric Symptoms in People Living with Dementia Using In-Home Monitoring Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09868v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 11:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 13:14:17.052663
• Title: Designing A Clinically Applicable Deep Recurrent Model to Identify Neuropsychiatric Symptoms in People Living with Dementia Using In-Home Monitoring Data
• Title（参考訳）: 在宅モニタリングデータを用いた認知症者の神経精神症状同定のための臨床応用深部再発モデルの設計
• Authors: Francesca Palermo, Honglin Li, Alexander Capstick, Nan Fletcher-Lloyd, Yuchen Zhao, Samaneh Kouchaki, Ramin Nilforooshan, David Sharp, Payam Barnaghi
• Abstract要約: 鎮静は認知症において高い有病率を有する神経精神医学症状の1つである。 扇動エピソードの検出は、認知症に生きる人々(PLWD)に早期かつタイムリーな介入を提供するのに役立つ。 本研究は,家庭内モニタリングデータを用いてPLWDの動揺リスクを分析するための教師付き学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.40058724040671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Agitation is one of the neuropsychiatric symptoms with high prevalence in dementia which can negatively impact the Activities of Daily Living (ADL) and the independence of individuals. Detecting agitation episodes can assist in providing People Living with Dementia (PLWD) with early and timely interventions. Analysing agitation episodes will also help identify modifiable factors such as ambient temperature and sleep as possible components causing agitation in an individual. This preliminary study presents a supervised learning model to analyse the risk of agitation in PLWD using in-home monitoring data. The in-home monitoring data includes motion sensors, physiological measurements, and the use of kitchen appliances from 46 homes of PLWD between April 2019-June 2021. We apply a recurrent deep learning model to identify agitation episodes validated and recorded by a clinical monitoring team. We present the experiments to assess the efficacy of the proposed model. The proposed model achieves an average of 79.78% recall, 27.66% precision and 37.64% F1 scores when employing the optimal parameters, suggesting a good ability to recognise agitation events. We also discuss using machine learning models for analysing the behavioural patterns using continuous monitoring data and explore clinical applicability and the choices between sensitivity and specificity in-home monitoring applications.
• Abstract（参考訳）: 鎮静は認知症に高い有病率を持つ神経精神医学症状の1つであり、日常生活活動(ADL)や個人の自立に悪影響を及ぼす可能性がある。 扇動エピソードの検出は、認知症に生きる人々(PLWD)に早期かつタイムリーな介入を提供するのに役立つ。 興奮のエピソードを分析することで、周囲の温度や睡眠などの調節可能な要因を、個人の動揺を引き起こすコンポーネントとして特定することができる。 本研究は,家庭内モニタリングデータを用いてPLWDの動揺リスクを分析するための教師付き学習モデルを提案する。 家庭内モニタリングデータには、モーションセンサー、生理計測、2019年4月から2021年6月までの46戸のPLWDのキッチン機器の使用が含まれている。 臨床モニタリングチームにより検証・記録された扇動エピソードの同定に,繰り返しディープラーニングモデルを適用した。 本研究は,提案モデルの有効性を評価する実験である。 提案モデルでは,最適パラメータを用いた場合,平均79.78%のリコール,27.66%の精度,37.64%のF1スコアを達成し,扇動現象の認識能力の向上が示唆された。 また、継続的モニタリングデータを用いた行動パターンの分析に機械学習モデルを用いることで、臨床応用可能性と、在宅モニタリングアプリケーションにおける感度と特異性の選択について検討する。

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