2017 Fiscal Year Research-status Report
セルフメディケーションを意識した独居老人の精神疾患早期発見支援システムの開発
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17K01558
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| Research Institution | Komatsu College |
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Principal Investigator |
木村 春彦 小松短期大学, その他部局等, 特任教授 (60141371)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ヘルスケア |
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| Outline of Annual Research Achievements |
主な研究成果は次の通りである。●ピアノ曲の難易度を評価させることから精神疾患を早期に発見するシステムを提案した。●老人のための旅行の奨励や歩行によるヘルスケアの成果をまとめた。●英語で書かれた旅行雑誌から特徴を抽出させ、精神疾患を早期に発見するための判断材料を抽出するシステムを提案した。●物忘れが気になり初めてきた老人を対象としたツイートによる災害情報を抜き出すシステムを提案した。●北陸新幹線を利用した外国人旅行者の老人と日本人旅行者の老人との特徴の違いを調べた。●ミールプリペイド・カードを用いた大学生の食生活支援を独居老人に応用した。●確信度に基づいた多数決理論を用いた近い将来の気分予測手法を提案した。●睡眠障害検出システムを提案した。●睡眠時無呼吸症候群を検出するための音と画像のコラボレーション処理を提案した。●利用者間で共感が発生した際の各利用者の脈拍変動の類似性から友情が芽生えたかどうかを推定する手法を提案した。
これらの中で、最後の研究実績について、もう少し説明を加える。利用者は、腕時計型脈拍計を装着するだけで機械学習により自動的に推定された友情の度合いを知ることができる。利用者と友人候補の友情の度合いが大きいほど、利用者は友人候補に共感する回数が多くなる。それゆえ、友情の度合いは共感の発生頻度から推定できる。本手法の有用性を示すために、４人のグループで遊園地を楽しむイベントを想定し、実験を実施した。本論文では仮説検証を行い、利用者間で共感が起こった場合や、利用者間で相互に好感を抱いた場合に利用者の脈拍変動の類似度が高くなることを示した。各アトラクションの脈拍変動の類似性を機械学習に入力することで、アトラクション体験時に発生した友情の度合いを最大0.74のF値で推定できることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画・方法通りに進めていくうちに、当時は思いつかなかった、いろいろなアイデアや見えなかった枝葉の問題等のことも実施することができ、上記の研究実績が得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成３０年度の研究計画・方法通りに進めていく。
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