文献

J-GLOBAL ID：201802226304067619   整理番号：18A0200216

ウエアラブルと臨床データを用いた欝血性心不全患者におけるモニタリング健康変化【Powered by NICT】

Monitoring Health Changes in Congestive Heart Failure Patients Using Wearables and Clinical Data

著者 (3件)： Fisher Robert ,  Smailagic Asim ,  Sokos George
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMLA  ページ： 1061-1064  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,欝血性心不全生きているハイリスク患者の広範囲の健康をモニターするシステムを提示した。臨界入院患者のために,構造化データと非構造化テキストの組合せから学ぶWord2Vecベクトル空間表現を用いる病院記録のための深層学習フレームワークを提案した。深層学習フレームワークである患者のリスクを評価し,将来に医学的転帰を正確に予測できた。在宅重要でない患者のために,患者のウェアラブル心拍センサを用いた健康指標を変化追跡できることを遠隔監視のためのアルゴリズムを提案した。欝血性心不全の共同生活者のプールは非常に多様であり,これは高リスク患者の大規模プールを観察するための,本研究で提示したような,魅力的なヘルスモニタリングへの多面的アプローチすることができた。まとめると本論文で提示した方法は,入院期間,退院,家庭にCHFの生活者を連続的に監視することが可能になった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  *患者 ,  心拍 ,  *うっ血性心不全 ,  遠隔監視 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ヘルスモニタリング ,  転帰 ,  深層学習 ,  病院記録 ,  空間表現 ,  構造化文書 ,  ハイリスク患者 ,  *健康 ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 循環系疾患の薬物療法  (GJ05020M) ,  生物薬剤学(臨床)  (GY01022L) ,  循環系モデル  (EL02020V) ,  循環系の基礎医学  (GJ01020K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウエアラブル ,  臨床データ ,  欝血性心不全 ,  患者 ,  モニタリング