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本研究では、医療事故を予防する目的で、生体センサと人工知能によって非侵襲的な自動せん妄早期発見システムを構築することを目的とした。 研究1 せん妄予測のためのベッド環境の開発した。ベッド下圧力センサをベッド周囲に設置し、センシングできるベッド環境を作成した。研究2 医療事故データにおけるAIを用いた解析:患者のデータ予測モデル抽出するため転倒転落群・点滴自己抜去群を抽出し、予測モデルのアルゴリズムを作成した。入院時点での薬剤別利用状況において、己抜去に関する正解率は75.6％、AUCは0.72、転倒・転落に関する正解率は79.8％、AUCは0.65であり、臨床応用が可能なレベルであった。
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