機械学習を使用して精神科クリニックでの危険な行為を検出

この研究の目的は、機械学習手法を使用して精神科クリニックの患者の危険な行動を検出することです。 危険な行為。これは、個人的、社会的、発達上望ましくない、生命と健康を危険にさらす行動として定義されます。 患者の安全と安全な環境の確保は、医療従事者の主な義務の 1 つです。 自殺は、特に精神疾患を持つ人にとって、科学的根拠に基づいた最も重要な危険因子であり、患者の安全を脅かす最も重要な要因の 1 つです。 自殺未遂は、クリニックで頻繁に遭遇する危機的状況です。 入院患者の自殺未遂率は5～10倍に増加することが知られている。 入院患者がいる診療所では、自殺未遂やその他の危険な行為が頻繁に発生します。

危険な行動を防止し、精神科診療所に安全な環境を提供することは、我が国だけでなく世界でも重要な課題です。 危険な行動を検出し、患者や従業員の安全を確保するために、精神科クリニックでは健康の質基準の範囲内で患者をカメラで監視する措置が取られています。 しかし、これらの対策だけでは問題を完全に解決するには不十分です。 精神科クリニックでは、看護師が病室に設置されたカメラの映像をコンピューター画面上で常に監視して患者を監視しています。 特に夜勤の看護師の数が少ないため、夜勤中のカメラ監視が困難となり、患者の安全の点で問題が生じています。 看護師が常にモニターを監視することにより、患者と接する時間が短縮され、業務量が増加します。 また、画面監視を行わないと危険な行為を検知できません。 したがって、精神科診療所の安全な環境を確保するための新しい方法を開発する必要があります。 この意味で、人工知能とデータ分析でますます使用される機械学習手法は、既存のデータから意味のある結果/予測を導き出そうとする人工知能アルゴリズムの特殊なサブブランチです。 機械学習手法は健康分野でよく使われており、精神医学もその1つです。 この研究の主な目的は、精神科クリニックで治療を受けている患者の危険な行動および高リスクの行動を機械学習手法を使用して検出し、患者がより安全な環境で治療を受けられるようにすることです。