論文の概要: Bandit-supported care planning for older people with complex health and
care needs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07053v1
- Date: Mon, 13 Mar 2023 12:22:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 15:19:11.817092
- Title: Bandit-supported care planning for older people with complex health and
care needs
- Title（参考訳）: 複雑な健康・ケアニーズを持つ高齢者のバンド支援ケア計画
- Authors: Gi-Soo Kim, Young Suh Hong, Tae Hoon Lee, Myunghee Cho Paik, Hongsoo
Kim
- Abstract要約: 介護労働者が不足しているため、脆弱な高齢者へのケアは個人固有のニーズや嗜好に完全に適合することができない。
これは、制度化された高齢者の健康状態や生活の質に悪影響を及ぼす可能性がある。
医療従事者限定のケアプランニングとデリバリーによるケア品質向上を図るため,人工知能を活用した新たなケアプランニングモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.029665615083633
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Long-term care service for old people is in great demand in most of the aging
societies. The number of nursing homes residents is increasing while the number
of care providers is limited. Due to the care worker shortage, care to
vulnerable older residents cannot be fully tailored to the unique needs and
preference of each individual. This may bring negative impacts on health
outcomes and quality of life among institutionalized older people. To improve
care quality through personalized care planning and delivery with limited care
workforce, we propose a new care planning model assisted by artificial
intelligence. We apply bandit algorithms which optimize the clinical decision
for care planning by adapting to the sequential feedback from the past
decisions. We evaluate the proposed model on empirical data acquired from the
Systems for Person-centered Elder Care (SPEC) study, a ICT-enhanced care
management program.
- Abstract（参考訳）: 高齢者の介護サービスは高齢化社会の大部分で大きな需要がある。
介護施設の利用者数は増加傾向にあり、介護提供者数は限られている。
介護労働者が不足しているため、脆弱な高齢者へのケアは個人固有のニーズや嗜好に完全に適合することができない。
これは、制度化された高齢者の健康成果や生活の質に悪影響を及ぼす可能性がある。
医療従事者限定のケアプランニングとデリバリーによるケア品質向上を図るため,人工知能を活用した新たなケアプランニングモデルを提案する。
我々は,過去の意思決定からの逐次フィードバックに適応して,ケアプランニングのための臨床判断を最適化するバンディットアルゴリズムを適用する。
ICT活用ケアマネジメントプログラムであるSPEC(Systems for Person-centered Elder Care)研究から得られた経験的データに基づくモデルの評価を行った。
関連論文リスト
- Optimizing Nurse Scheduling: A Supply Chain Approach for Healthcare Institutions [0.0]
我々は,契約上の義務や強制的な休息期間などの要因によって複雑化した作業である,スタッフのシフト割り当ての最適化に焦点をあてる。
特に注目されているのは、医療現場で一般的な人事スケジューリングの課題である、看護師のロスターリングの問題です。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックが続く中、医療機関のスタッフの課題が悪化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T15:37:51Z) - Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T13:14:08Z) - Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical
Consultation Concern Summary Generation [46.42604861624895]
マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリ・ジェネレーションの新しい課題を提案する。
患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。
マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリー・ジェネレーション・コーパスを構築。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T12:56:47Z) - Decision Support Framework for Home Health Caregiver Allocation Using Optimally Tuned Spectral Clustering and Genetic Algorithm [8.603583916935946]
人口高齢化は世界的な課題であり、高齢者の医療やソーシャルサービスへの需要が高まっている。
介護者の配分を効率的に調整し、調整することが不可欠である。
これは予算最適化計画と高品質なケアの提供の両立に不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T17:54:49Z) - Deep Reinforcement Learning for Efficient and Fair Allocation of Health Care Resources [47.57108369791273]
医療資源の枯渇は、レーションの避けられない結果をもたらす可能性がある。
医療資源割り当てプロトコルの普遍的な標準は存在しない。
本稿では,患者の疾患進行と患者間の相互作用効果を統合するためのトランスフォーマーベースのディープQネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:28:06Z) - Machine Learning for Deferral of Care Prediction [4.436632973105494]
人口の継続的なケア先延ばしは、人口の健康と複雑な健康問題が減少し、長期的には社会的・財政的なコストが上昇する可能性がある。
マイノリティと脆弱な人口は、社会経済的要因によるケア遅延のリスクが高い。
現在、多くの医療システムは、以前治療を延期した患者を遡及的に識別するためにルールベースの技術を使用している。
本モデルの目的は,ケアを延期するリスクのある患者を識別し,直接的なアウトリーチやソーシャル・メディエーションを通じて,医療機関がケアの延期を防止することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T01:21:13Z) - Optimal discharge of patients from intensive care via a data-driven
policy learning framework [58.720142291102135]
退院課題は、退院期間の短縮と退院決定後の退院や死亡のリスクとの不確実なトレードオフに対処することが重要である。
本研究は、このトレードオフを捉えるためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを導入し、最適放電タイミング決定を推奨する。
データ駆動型アプローチは、患者の生理的状態を捉えた同種で離散的な状態空間表現を導出するために用いられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-17T04:39:33Z) - LAE : Long-tailed Age Estimation [52.5745217752147]
まず、簡単な標準ベースラインを定式化し、事前トレーニング、データ拡張、モデルアーキテクチャなどのトリックを収集することで、はるかに強力なベースラインを構築します。
標準ベースラインと比較して,提案手法は推定誤差を著しく低減する。
本稿では,Long-tailed Age Estimation (LAE) という2段階の学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T09:05:44Z) - MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence
using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。
MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:09:41Z) - A Review of Assistive Technologies for Activities of Daily Living of
Elderly [0.0]
高齢者には、身体障害、認知障害、記憶の弱化、非組織的行動など、いくつかのニーズと要求がある。
スマートホームとスマートシティにおける高齢者介護支援生活サービスの実現には,様々な課題が存在する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T06:17:49Z) - Obsolete Personal Information Update System for the Prevention of Falls
among Elderly Patients [1.3535770763481905]
世界保健機関(who)は、65歳以上の成人の3人に1人が、80歳以上の成人の半数が毎年転倒していると報告している。
より効果的な転倒防止の介入を提供するために、広範囲のアプリケーションが開発されている。
これらのアプリケーションはすべて、病院や相互健康、高齢者の世話をする組織から収集された巨大な高齢者データベースに依存している。
本稿では,高齢者の転倒防止プロジェクトにおけるOIUS(Obsolete Personal Information Update System)の概要について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-20T00:15:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。