2018 Fiscal Year Annual Research Report
認知症のBPSDに対するデータマイニングに基づく行動パターン解析に関する研究
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18H03122
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| Research Institution | Kansai University of Health Sciences |
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Principal Investigator |
木村 大介 関西医療大学, 保健医療学部, 准教授 (90513747)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
能登谷 晶子 京都学園大学, 健康医療学部, 教授 (30262570)
大歳 太郎 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (40336483)
倉澤 茂樹 関西福祉科学大学, 保健医療学部, 教授 (40517025)
山田 和政 星城大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866)
冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 講師 (00367872)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 認知症高齢者 / BPSD / ビックデータ / センサーデータ / 行動パターン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
認知症にみられる行動・精神症状（BPSD）は，認知症高齢者の行動パターンが反映される．本研究では，ウェアラブル端末を認知症高齢者に装着，得られるセンサーデータをInternet of things（IoT）でクラウドに蓄積する．これらのビッグデータをデータマイニングによる応用行動分析でBPSD発現に至る行動パターンを抽出する
本年度は，認知症高齢者のBPSD発現の要因分析を行うためのデータ収集を実施した．データは，Fujitsuユビキタスシステムのウェアラブル端末を認知症高齢者に装着し，4週間，6時間センサーデータを収集する．センサーデータは行動軌跡，肢位，歩数，活動量等を計測できる．これに付帯した検査・評価として，認知機能評価（改訂長谷川式簡易知能評価スケール；HDS-R），BPSD評価（NPI），ストレス評価（自律神経測定；TAS9VIWE）を1回実施した．データ収集は通所リハビリテーションで実施し，認知症対応フロアを利用している認知症高齢者を対象とした．
データ収集は実質24日間実施し，240名のデータを収集できた．1日6時間センサーデータを装着し，2秒おきに排出されるデータ（位置情報，活動量，運動量，歩数，心拍数等）をクラウド上に蓄積した．結果データ量は75万を超え，これに付帯するデータである認知機能検査，BPSDの評価，自律神経活動データ等も240名分収集できた．
データ分析に関しては，ビックデータ解析ソフト「Tableau」を使用し，現在クラスリングで解析を進めいてる段階である．
次年度はデータ解析を進めるとともに他施設で再データ収集を実施する予定である．これは，対象者数を増やす意味合いと，データの客観性を付加することを目的としている．
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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
当初の計画通りセンサーデータの収集および付帯データの収集を実施することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
データ収集の機材をレンタルで実施したため予定のコストより削減することができたため，次年度追加で別施設でデータ収集を行う予定である．これにより対象者数を増加できるばかりでなく，データ解析の精度，客観性を向上させることが可能になる．
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