人工知能ベースの転倒リスクモデルでは環境要因が欠落しているのでしょうか? : 体系的なレビュー

科学分野:

• ゲロントロジーはゲロントロジーの学科です.
• コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
• 公衆衛生は公衆衛生である.

背景:

• 高齢者にとって,滝は大きなリスクであり,しばしば家庭での環境的危険と関連しています.
• 環境要因は変更可能であり,落下防止戦略にとって極めて重要です.
• 現在のAIの落下予測モデルは,主に個々の要因に焦点を当て,環境影響を無視しています.

研究 の 目的:

• 環境要因をAIベースの落下リスク予測モデルに統合することを体系的に検討する.
• 人工知能のアプローチと,コミュニティに住む高齢者の間での転倒を予測するパフォーマンスを要約する.
• AIの落下予測モデルの強化における環境データの役割を評価する.

主な方法:

• PRISMAのガイドラインに準拠した体系的なレビュー.
• 開始から2025年12月までの6つの主要な電子データベースを検索しました.
• AIモデルを使用して高齢者の転倒を予測する研究も含まれており,環境要因も含まれています.

主要な成果:

• 9つの研究は,監督された機械学習,コンピュータビジョン,またはロボティクスを利用して,含める基準を満たしました.
• 環境要因は,チェックリストからセンサー/ビジョンデータまで,多様でした.
• 環境特性の含有により,モデルの差別化 (AUC-ROC 0.67-0.76) が改善され,危険性が特定されました.

結論:

• 環境要因は,現在のAIの落下予測モデルでは十分に反映されていない.
• 標準化された,文脈に配慮した環境データ統合は,AIモデルの関連性と予防的有用性を高めることができます.
• 将来の研究は,より効果的な転落防止のために包括的な環境データを組み込むことに焦点を当てなければなりません.