論文の概要: Analyzing Patient Daily Movement Behavior Dynamics Using Two-Stage Encoding Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09947v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 06:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:19.897871
• Title: Analyzing Patient Daily Movement Behavior Dynamics Using Two-Stage Encoding Model
• Title（参考訳）: 2段階符号化モデルを用いた患者の日常生活行動動態の解析
• Authors: Jin Cui, Alexander Capstick, Payam Barnaghi, Gregory Scott,
• Abstract要約: 本研究では,認知症高齢者の在宅活動記録のデータセットに焦点をあてた。 本稿では,2段階の自己教師型学習手法を提案する。第1段階では,時系列のアクティビティをテキスト文字列に変換し,それを微調整言語モデルで符号化する。 第2段階では、これらの時系列ベクトルは、PageRank法を適用して2次元化され、潜伏状態遷移を分析し、参加者の行動パターンを定量的に評価し、活動バイアスを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.39545678576284
• License:
• Abstract: In the analysis of remote healthcare monitoring data, time series representation learning offers substantial value in uncovering deeper patterns of patient behavior, especially given the fine temporal granularity of the data. In this study, we focus on a dataset of home activity records from people living with Dementia. We propose a two-stage self-supervised learning approach. The first stage involves converting time-series activities into text strings, which are then encoded by a fine-tuned language model. In the second stage, these time-series vectors are bi-dimensionalized for applying PageRank method, to analyze latent state transitions to quantitatively assess participants behavioral patterns and identify activity biases. These insights, combined with diagnostic data, aim to support personalized care interventions.
• Abstract（参考訳）: 遠隔医療モニタリングデータの解析において、時系列表現学習は患者の行動のより深いパターンを明らかにする上で、特にデータの微細な時間的粒度を考えると、かなりの価値をもたらす。 本研究では,認知症高齢者の在宅活動記録のデータセットに焦点をあてた。 本稿では,2段階の自己教師型学習手法を提案する。 最初の段階では、時系列のアクティビティをテキスト文字列に変換し、それを微調整された言語モデルでエンコードする。 第2段階では、これらの時系列ベクトルは、PageRank法を適用して2次元化され、潜伏状態遷移を分析し、参加者の行動パターンを定量的に評価し、活動バイアスを特定する。 これらの知見は、診断データと組み合わせて、パーソナライズされたケア介入をサポートすることを目的としている。

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