論文の概要: Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's Disease using Time-series Data from Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13700v2
• Date: Tue, 30 May 2023 17:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:57:46.072285
• Title: Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's Disease using Time-series Data from Smartphones
• Title（参考訳）: スマートフォンの時系列データを用いたパーキンソン病患者の遠隔投薬状況予測
• Authors: Weijian Li, Wei Zhu, E. Ray Dorsey, Jiebo Luo
• Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病患者のmPowerデータセットを用いて薬剤状態を予測する方法を提案する。 提案手法は,3つの薬物状態を客観的に予測する上で有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.23250968928578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medication for neurological diseases such as the Parkinson's disease usually happens remotely away from hospitals. Such out-of-lab environments pose challenges in collecting timely and accurate health status data. Individual differences in behavioral signals collected from wearable sensors also lead to difficulties in adopting current general machine learning analysis pipelines. To address these challenges, we present a method for predicting the medication status of Parkinson's disease patients using the public mPower dataset, which contains 62,182 remote multi-modal test records collected on smartphones from 487 patients. The proposed method shows promising results in predicting three medication statuses objectively: Before Medication (AUC=0.95), After Medication (AUC=0.958), and Another Time (AUC=0.976) by examining patient-wise historical records with the attention weights learned through a Transformer model. Our method provides an innovative way for personalized remote health sensing in a timely and objective fashion which could benefit a broad range of similar applications.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病のような神経疾患の治療は通常病院から遠隔で行われる。 このようなアウト・オブ・ラボ環境は、タイムリーで正確な健康状態データを収集する上で課題となる。 ウェアラブルセンサーから収集された行動信号の個人差は、現在の一般的な機械学習分析パイプラインを採用するのも困難になる。 これらの課題に対処するために,487人のスマートフォンで収集した62,182個の遠隔マルチモーダルテスト記録を含む公共mPowerデータセットを用いて,パーキンソン病患者の薬物状態を予測する方法を提案する。 提案手法は, 治療前(AUC=0.95), 治療後(AUC=0.958), その他の時間(AUC=0.976)の3つの薬物状態の客観的な予測に有望な結果を示す。 本手法は,遠隔医療用センサをタイムリーかつ客観的にパーソナライズするための革新的な手法を提供する。

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