Korrekt klassificering av egenvårdsproblem hos barn som lider av fysisk och motorisk sjukdom är ett viktigt problem inom hälso- och sjukvården. Detta är en svår och tidsbunden process och den behöver yrkesterapeuternas expertis. Under de senaste åren har hälso- och sjukvårdspersonal öppnat upp för idén att använda expertsystem och artificiell intelligens vid diagnos och klassificering av självvårdsproblem. I denna studie föreslår vi en ny djupinlärning baserad metod som heter Care2Vec för att lösa dessa typer av problem och använda en verklig självvård aktiviteter dataset som bygger på en konceptuell ram som utformats av Världshälsoorganisationen (WHO). Care2Vec är en blandning av oövervakat och övervakat lärande där vi använder Autoencoders och Deep neurala nätverk som en tvåstegs modelleringsprocess. Vi fann att Care2Vec har en bättre förutsägelse noggrannhet än några av de traditionella metoder som rapporterats i litteraturen för att lösa självvård klassificering problem viz. Beslutsträd och artificiella neurala nätverk.
Djupt lärande användes för klassificering av egenvårdsproblem hos barn med fysiska funktionshinder REF.
Care2Vec: A Deep learning approach for the classification of self-care problems in physically disabled children
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}