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本研究は離床感知・動作分類の新たなアルゴリズムを開発し、予測的に患者の動作を捉えることでベッドからの転落を予防することが目的である。期間内の主課題としては、動作分類のアルゴリズムの開発であり、圧力センサを使用してベッド上の動作についてデータを取得した後、機械学習を行う事で動作の判別可能性の検討を行った。9種類の姿勢・動作に対して機械学習を用いた交差検証で分類適中率を算出した結果、SVMでは77.5%、Random Forestでは80.5%の適中率を示した。離床の予兆検知に向け、姿勢・動作の分類を捉える段階として適応を確認したが、今後、より細かな動作の分類にむけた検討が必要となる。
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