2022 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, 教授 (90513747)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 准教授 (00367872)
山田 和政 星城大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866)
大歳 太郎 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (40336483)
倉澤 茂樹 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40517025)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 認知症 / BPSD / ビックデータ / センサデータ / 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．
本研究では，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，延べ125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125名分収集した．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，認知症高齢者の位置情報に対してクラスター分析を実施し，認知症高齢者の行動パターンを集約した．その結果，行動パターンは３種類に分類された．加えて，認知症のBPSDのスコアであるNPIの下位項目から，行動パターンを予測する機械学習も実施し，重要項目を抽出した．一方，認知症高齢者のQPLや認知機能の状態で行動パターンが変化し得るかの分析も実施した．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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