不均衡データのためのコントラスト損失を用いた介護記録による高齢者の体調不良予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-12-12
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 不均衡データのためのコントラスト損失を用いた介護記録による高齢者の体調不良予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Predicting Elderly Health Illness Using Care Records with Contrast Loss for Imbalanced Data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 現在，九州工業大学
• 著者所属: 現在，九州工業大学
• 著者名: 金子,晴; 井上,創造
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 介護現場における機械学習の活用は，予測精度に加え，現場の運用負荷を増大させない設計が重要である．特にクラス不均衡なタスクでは，少数クラスの検出性能を高めようとすると偽陽性（False Positive; FP）が増加し，不要な対応や不安を誘発して業務の非効率化を招きやすい．本研究は，介護記録および気象データから翌日の体調不良を予測するタスクを対象に，偽陽性を抑制しつつ真陽性（True Positive; TP）を維持することを目的としたコントラスト損失を提案する．提案手法では，ミニバッチ内で予測結果の種類（TP/FP/FN/TN）を区別し，「同じ真値を持つペア(TP-FN，TN-FP)」の特徴ベクトル間距離を小さくし，「真値が異なるが同じ陽性と予測されたペア(TP-FP)」の距離を大きくするように学習させる．これにより，体調不良クラス内における真陽性と偽陽性の差異を表現空間上で明示的に表現することを狙う．実データセットを用いた評価実験では，通常のクロスエントロピー損失のみで学習したベースラインと比較して，提案手法は全体的にTPを増加させつつFPの増加を抑制することを可能とし，ベースラインと比べ適合率で6ポイント，F1値で4ポイントの改善が示された．さらに，UMAPによる表現空間の可視化から，提案手法によりTPとFPがより分離した配置をとることが確認され，偽陽性抑制に寄与していることが示唆された．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2025-ASD-34, 号 3, p. 1-7, 発行日 2025-12-12
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会