人工知能を活用した介護施設入居者の感染症早期発見のための予測健康モニタリング
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Predictive health monitoring: Leveraging artificial intelligence for early detection of infectious diseases in nursing home residents through discontinuous vital signs analysis.
雑誌名：Comput Biol Med. 2024 May; 174: 108469.
概 要：
本研究は、介護施設に入居する高齢者における急性呼吸器感染症、尿路感染症などの感染症を機械学習アルゴリズムを用いて検出する問題に取り組んでいます。複数のバイタルサインやその他の文脈情報から抽出したデータを分析し、診断に活用します。データ収集は、週末や祝日、シフト交代、スタッフの入れ替わり、機器の故障などによるサンプリング制約に直面し、多くの欠損値や異常値が発生します。この研究では、データクリーニングプロセスを提案し、住民の基礎活動を再現するメカニズムを構築することで、病気の分類精度を向上させることを目指しています。
方 法：
本研究は、介護施設に入居する高齢者を対象にした研究で、機械学習アルゴリズムを使用して感染症を検出します。データは、バイタルサインや文脈情報から抽出され、データクリーニングプロセスを経て、基礎活動を再現するメカニズムが構築されました。主要評価指標は、医師が抗生物質治療を開始する前の2、3、4日前に診断を予測する能力で、AUCは0.857でした。
結 果：
提案された基礎モジュール支援の機械学習技術により、感染症の診断を医師が治療を開始する前に2、3、4日早く予測できることが示され、AUCは0.857を達成しました。また、二項分類（病気/非病気）または多クラス分類を使用し、感染症の種類を区別することで、多クラス分類の利点が示されました。
結 論：
本研究は、介護施設における感染症の早期検出を新たに提案し、データクリーニングプロセスや文脈情報の分析を通じてデータ品質を向上させることに貢献しています。これにより、医療現場での感染症の予測的検出が可能となり、患者ケアの向上が期待されます。