SHIFT - 動く病院

病院にいる​​患者は、ほとんどの時間を座ったり横になったりして非アクティブに過ごします。 活動的でないことは病院の患者にとって一般的な問題であり、血液量の減少、立位時の不安定な血圧、筋力の低下、感染症、血栓、およびその他の健康上の問題。 自然な老化プロセス、入院によるストレス、栄養状態の悪化、そして場合によっては思考力、記憶力、理解力の問題、またはうつ病と組み合わさった不活動に関連した体の変化により、全体的に生理学的機能が損なわれ、再生能力が低下します。回復力。

入院患者の身体活動量を定量化するには、横になる、座る、立つ、歩くを区別する活動センサーの機能が重要な要件になります。 40 人の患者を対象としたパイロット研究では、臨床現場で活動センサーを使用する実現可能性と有効性が検討されました。 この研究は、身体のさまざまな部分に装着されたセンサーを使用して特定の活動と動作パターンを検出することに焦点を当てており、足首が長期モニタリングに適した場所として特定されました。 ほとんどの参加者はセンサーの装着に耐えられると回答しており、患者の活動を長期間監視する場合のこのアプローチの実用性が示されています。

この単一施設による観察研究の主な目的は、さまざまな運動パラメータを検出するために新しく開発されたアルゴリズムの精度を検証することです。 足首に装着した 2 つの異なるセンサーを使用して、横になっている時間、座っている/立っている時間、歩いているときと階段を昇っているときの歩数 (上り/下り) を記録します。 検証は、今回の実験とパイロット研究から収集された動作データに基づいており、次の 2 段階で実施されます。

• フェーズ 1 (モデルの改善): トレーニング データを使用してアルゴリズムの堅牢性を向上させる
• フェーズ 2 (モデル検証): テスト データを使用したアルゴリズムの検証

二次的な目標は次のとおりです。

• 高度データが階段の上り下りと歩行の区別におけるアルゴリズムの精度を高めるかどうかを判断するため
• センサーの装着感を評価する

この研究の結果は、入院患者の活動パターンを正確に判断するアルゴリズムを開発することによって医療を進歩させ、それによって病院環境における患者の移動の監視と理解を強化します。