Abstract-Smart hemteknologier erbjuder potentiella fördelar för att hjälpa kliniker genom att automatisera hälsoövervakning och välbefinnande bedömning. I denna uppsats undersöker vi de faktiska fördelarna med smart hembaserad analys genom att övervaka det dagliga beteendet i hemmet och förutsäga kliniska poäng av de boende. För att uppnå detta mål föreslår vi en klinisk bedömning med hjälp av aktivitetsbeteende (CAAB) för att modellera en smart hemboendes dagliga beteende och förutsäga motsvarande kliniska poäng. CAAB använder statistiska funktioner som beskriver egenskaper hos en invånares dagliga aktivitetsprestanda för att träna maskininlärningsalgoritmer som förutsäger de kliniska poängen. Vi utvärderar prestandan hos CAAB med hjälp av smarta hemsensordata som samlats in från 18 smarta hem under två år. Vi får en statistiskt signifikant korrelation (r = 0,72) mellan CAAB-predikterade och kliniker-tillhandahållna kognitiva poäng och en statistiskt signifikant korrelation (r = 0,45) mellan CAAB-predikterade och klinik-tillhandahållna mobilitetspoäng. Dessa förutsägelseresultat tyder på att det är möjligt att förutsäga kliniska resultat med hjälp av smarta hemsensordata och inlärningsbaserad dataanalys. Index Terms-Aktiviteter i det dagliga livet (ADL), aktivitetsprestanda, automatiserad klinisk bedömning, maskininlärning, smart hem.
Nyligen, Dawadii et al. I REF föreslogs en klinisk bedömning med hjälp av ett aktivitetsbeteende för att förutsäga kognitiva poäng och rörlighetspoäng.
Automated Cognitive Health Assessment From Smart Home-Based Behavior Data
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}