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：2025年10月24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、尿路感染症およびその他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、スタッフの入れ替え、機器の故障などにより制約を受け、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。提案した手法により、医師が抗生物質治療を開始する2、3、4日前に診断を予測できることが示され、性能はAUCで0.857に達しました。
方 法：
本研究は、介護施設の高齢者を対象にした機械学習を用いた研究です。データは複数のバイタルサインと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、診断予測の性能を示すAUCで0.857です。
結 果：
提案した基礎モジュール支援の機械学習技術により、医師が抗生物質治療を開始する2、3、4日前に感染症の診断を予測できることが示されました。データクリーニングと文脈情報の分析により、データの質が向上し、二項分類または多クラス分類を用いて感染症の種類を区別することができました。
結 論：
本研究は、介護施設における感染症の早期検出において新たなアプローチを提供し、特に多クラス分類の利点を示しました。この手法は、入居者の健康管理において重要な意義を持つと考えられます。