A Real-Time System for Monitoring and Managing Neuropsychiatric Symptoms in Dementia Patients
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a range of neurological disorders that affect the brain and are associated with neuropsychiatric symptoms (NPS). Among these symptoms, agitation and aggressive behavior are common, as they can significantly impact an individual's quality of life. Monitoring NPS using wearable sensors can help detect the behavior of people with dementia (PwD). This paper proposes a real-time remote healthcare monitoring system with scalable event processing and analytics platforms for healthcare applications using open-source components. We studied the system with sample data from PwD at the Ontario Shores Mental Health Institute. The system can collect data from wearable devices such as wristbands, rings, or patches and uses machine learning to classify agitation in PwD. The proposed system also provides valuable insights into other health problems. Moreover, it handles continuous data in real-time while performing classification with high accuracy using the Extra Trees model. Furthermore, we design the system featuring a horizontally scalable architecture to adapt to the growing number of devices from different sensors over time. This research introduces an end-to-end real-time system capable of rapidly identifying aggressive behavior and promptly notifying healthcare providers in 3.5 seconds using a customized mobile app and dashboard. The results highlight the potential of this system in enhancing the early detection of NPS in PwD and ultimately reducing the risks faced by PwD and caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».