高齢者のQoL向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-06-23
• タイトル: 高齢者のQoL向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Health status prediction using daily living activity and heart rate data for improving QoL of the elderly
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ユビキタスコンピューティングシステム
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者名: 松本, 敢大; 松井, 智一; 諏訪, 博彦; 安本, 慶一
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 先進国における高齢化を背景に，高齢者の健康寿命延伸の推薦や見守りを行うシステムが求められている．より高度な推薦や見守りには，高齢者の日常生活行動データや生体データを分析し，健康となる行動や健康寿命延伸に関する知見が必要である．本稿では複数の高齢者家庭から収集した生活行動データと生体データ（心拍データ），自己評価による朝と夜の健康状態のデータを利用し，高齢者の QoL 向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測を試みた．本研究では，5 家庭・9 人の被験者の行動および心拍のデータと各日の朝に 3 問，夜に 4 問の主観的なアンケートからなる約 30 日間のデータセットを用いた．行動・心拍データと健康状態の関係を確認するため，各質問のアンケート結果 (被験者は区別しない) を 3 分類（良い・悪い・どちらでもない）し行動ごとのローレンツプロット面積を結果にまとめた．結果として，全ての質問において健康状態が良いときに，外出時のローレンツプロット面積が大きくなることがわかった．また，ほとんどの質問において健康状態が良いときに，入浴と睡眠時におけるローレンツプロット面積が大きくなることがわかった．またランダムフォレストでは各質問に対し約 60 %以上の正答率を得ることができた．以上から，健康状態には，外出，入浴，睡眠時のローレンツプロット面積が関係することが示唆された．また，機械学習により健康状態予測できる可能性があることが示唆された．
• 書誌情報: マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集; 巻 2021, 号 1, p. 517-523, 発行日 2021-06-23
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会