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首页> 外文会议>International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science >Toward Data-Driven Assessment of Caregiver’s Burden for Persons with Dementia using Machine Learning Models
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Toward Data-Driven Assessment of Caregiver’s Burden for Persons with Dementia using Machine Learning Models

机译：使用机器学习模型进行照护者对痴呆症患者负担的数据驱动评估

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Giving care to persons with dementia (PwD) has a significant strain on the quality of life for familial caregivers. Due to the overdependent nature of PwD, caregivers are burdened with health issues, stress, depression, loneliness, and social isolation. As a result, there is a need for understanding the nature and severity of this burden. In this paper, we introduce a novel data-driven approach based on machine learning modeling to ascertain caregiver burden using multimodal data from multitudinal sources. In particular, we propose to leverage data from smart devices, wearables, and psychometric surveys, to assess caregiver burden employing both shallow and deep neural network architectures.
机译：对痴呆症患者（PwD）进行护理会对家庭护理人员的生活质量造成重大压力。由于PwD的过分依赖性质，看护者承受着健康问题，压力，沮丧，孤独和社会孤立的负担。结果，需要了解这种负担的性质和严重性。在本文中，我们介绍了一种基于机器学习建模的新型数据驱动方法，该方法使用来自多头源的多模式数据来确定护理人员的负担。特别是，我们建议利用来自智能设备，可穿戴设备和心理测验的数据，利用浅层和深层神经网络体系结构来评估护理人员的负担。

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