5H-03
介護現場感染症対策支援に向けた体調変調検知の機械学習およびデータエンジニアリングに関する考察
○長坂知美，蔦谷雄一，石黒由紀，千葉祥樹（富士通），河野隆二（YRP国際連携研究所），杉本千佳，小林 匠（横浜国大）
新型コロナウイルス感染拡大により現在も継続的な感染症予防対策が求められている．COVID-19感染判断の指標となる体温や血中酸素飽和濃度等のバイタルサインの変化を個人毎にモニタすることが有効と考えられるが，人手不足が課題となっている介護施設では頻繁に検査を行うような感染対策は困難である．本稿では，COVID-19などの感染の予兆となる体調不良を検知するため，介護現場にてバイタルデータを収集・分析した結果および，その過程で検討したデータエンジニアリングと機械学習の手法について報告する．
