Sammanfattning av denna webbsida: Tidig upptäckt av hög fallrisk är en viktig del i att förebygga fall hos äldre vuxna. Bärbara sensorer kan ge värdefull inblick i dagliga aktiviteter; biomekaniska egenskaper som utvunnits ur sådana tröghetsdata har visat sig vara av mervärde för bedömningen av fallrisk. Kroppsslitna sensorer såsom accelerometrar kan ge värdefull insikt i fallrisk. För närvarande används biomekaniska egenskaper som härrör från accelerometerdata för bedömning av fallrisk. Här har vi studerat om djupinlärningsmetoder från maskininlärning lämpar sig för att automatiskt härleda funktioner från rå accelerometerdata som bedömer fallrisk. Vi använde en befintlig datauppsättning på 296 äldre vuxna. Vi jämförde prestandan av tre djupgående lärande modellarkitekturer (konvolutionella neurala nätverk (CNN), lång korttidsminne (LSTM) och en kombination av dessa två (ConvLSTM) till varandra och till en baslinjemodell med biomekaniska funktioner på samma datauppsättning. Resultaten visar att modellerna för djupinlärning i ett enda studiesätt är starka som ett erkännande av ämnets identitet, men att dessa modeller endast något överträffar grundmetoden vid fallriskbedömning. Vid användning av multi-task lärande, med kön och ålder som hjälpuppgifter, djupt lärande modeller presterar bättre. Vi fann också att förbehandling av data resulterade i bästa prestanda (AUC = 0,75). Vi drar slutsatsen att djupinlärningsmodeller, och i synnerhet lärande med flera arbetsuppgifter, effektivt bedömer fallrisk på grundval av bärbara sensordata.
I REF föreslås tre modeller för djupinlärning för högriskfallsprognoser: ett CNN, ett långt kortfristigt minne (LSTM) och en kombination av dessa två modeller (som kallas ConvLSTM).
Deep Learning to Predict Falls in Older Adults Based on Daily-Life Trunk Accelerometry
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}