Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2016-07-28 |
タイトル |
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タイトル |
近接センサと医療データを用いた看護師と患者の近未来予測と効率化について |
言語 |
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言語 |
eng |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
現場の理解と改善 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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九州工業大学 |
著者所属 |
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九州工業大学 |
著者所属 |
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熊本県立大学 |
著者所属 |
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株式会社シーイー・フォックス |
著者所属 |
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九州大学病院 |
著者所属 |
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九州大学病院 |
著者名 |
井上, 創造
磯田, 達也
白水, 麻子
杉山, 康彦
野原, 康伸
中島, 直樹
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では,病院内の整形外科病棟フロア全体において,40 日間の昼夜にわたり,看護師の行動記録および近接センサによる位置情報,そして DPC および看護必要度という医療データを収集した.収集したデータに対して,1) ある日の患者の状態から次の日の看護業務の長短を予測出来るか,2) 一日の看護業務量から,患者の入院日数の長短,退院時 ADL の善し悪しを予測できるか,3) それらに影響を与えない看護業務量を減らすことが出来るか,をアンサンブル機械学習による予測および,変数重要度を調べることによって検証する.分析の結果,1) については 73.7%,2) については入院日数の長短を 67.81%,ADL の改善を 74.77%で予測できた.3) については,アンサンブル学習の結果重要度の低い看護行動を除外しても精度が低下しないことを示し,それらの行動を削減できる可能性を示した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
巻 2016-UBI-51,
号 3,
p. 1-8,
発行日 2016-07-28
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |