Research Project
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
せん妄は、身体疾患の増悪や入院期間の延伸など多大な悪影響を及ぼす深刻な課題である。特に高齢者において重症化しやすいため、予防的介入によりせん妄発症を回避することが重要である。本研究では、非侵襲・非接触のセンシング機器（ベッドセンサ、環境センサ）を用いて取得する睡眠や物理的環境に関する時系列データをもとに、機械学習的アプローチでせん妄発症予測モデルを構築する。時間経過に伴う変化を捉えたせん妄発症予測モデルを開発することにより、高齢者せん妄における予防的ケアの発展を目指す。
