高齢者の転倒は危険

高齢者にとって、転倒は大きな安全上の問題である。年間転倒率は、65歳以上の高齢者で30％、85歳以上の高齢者では50％に及んでいる。転倒は発生率が高いため、高齢者で死亡事故と非死亡事故の両方において主要な事故原因となっている。

高齢者の転倒による年間医療費は、2015年以降、米国で313億ドルと推定されている。したがって、効果的な転倒予防は、高齢者の転倒による弊害を軽減するために非常に重要である。

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韓国科学技術院 （KAIST）のXiaoqun Yuの研究者らは、転倒の発生過程において、身体が地面に衝突する前に転倒を予測し、転倒による傷害を防ぐ安全機構を実現するために、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とLong short-termmemory（LSTM）を統合したハイブリッドConvLSTMモデル開発を試みた。

結果、この新しいモデルは転倒を予測できたのだろうか？続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間：Xiaoqun Yuについて
韓国科学技術院 （KAIST）産業システム工学科の博士学生。人間工学系の研究室に所属し、ウェアラブルセンサーに関する研究を行っている。

ハイブリッドモデルによる転倒予測

Xiaoqun Yuらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。