認知症高齢者の非侵襲的な疼痛モニタリングにおけるペアワイズおよびコントラスティブトレーニングの利用

高齢者において疼痛は頻繁に見られますが、高齢者の疼痛に対する治療が十分に行われていないことがしばしばあります。特に、中度から重度の認知症を患い、認知機能障害により疼痛を報告できない長期ケア施設の入居者にとっては、その傾向が顕著です。看護スタッフは、人的リソースの不足や、時には有効な疼痛評価手法を定期的に使用するための専門知識の欠如により、長期ケア施設での疼痛の適切な認識と管理に課題があることを認めています。ビジョンベースの環境監視システムは、自動的な評価を頻繁に行うことで、疼痛の兆候が示された場合にケアスタッフが自動的に通知されるようになります。しかし、現存する疼痛検出用コンピュータビジョン技術は、高齢者や認知症患者の顔に対して検証されておらず、この集団は既存の疼痛表情データセットには含まれていません。本研究では、認知症患者グループで検証された初めての完全自動化されたビジョンベース技術を提示します。我々の貢献は三つあります。第一に、高齢者参加者（認知症あり・なし）から非侵襲的に収集したビデオデータセットを使用して、痛みを伴う表情を検出する深層学習ベースのコンピュータビジョンシステムを開発しました。第二に、各個人に合わせて校正され、表情変化に敏感でありながらシーケンスモデルよりも訓練データを効率的に使用するペアワイズ比較推論法を導入しました。第三に、クロスデータセット性能を向上させる高速コントラスト学習法を提案しました。我々の疼痛推定モデルは基準モデルを大幅に上回り、特に認知症患者の顔に対して評価した際にはその差が顕著です。事前学習済みモデルとデモコードは以下のURLで公開されています: https://github.com/TaatiTeam/pain_detection_demo