@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00171801,
 author = {井上, 創造 and 磯田, 達也 and 白水, 麻子 and 杉山, 康彦 and 野原, 康伸 and 中島, 直樹},
 issue = {3},
 month = {Jul},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2016}
}