【計算知能ラジオ】動作の習熟度評価し改善アドバイスするAI

**開始音楽** **ナレーター**: こんにちは、皆さん！今日の「計算知能ラジオ」では、医療介護の世界で起こっている興味深い技術革新にスポットを当てます。タイトルは「Anomaly Detection in Caregiving Motion Proficiency Using Long Short-Term Memory Autoencoders」です。 **ナレーター**: まず、「異常検出」とは何か、そして「介護動作の習熟度」とはどのようなものかを簡単に説明しましょう。異常検出とは、普通ではないパターンや行動を見つける技術のことです。介護動作の習熟度とは、介護を行う人がどれだけ上手に動けるか、ということを意味します。 **ゲスト（研究者）**: はい、その通りです。この研究では、介護の動きを分析して、何かおかしいところがないかを自動的に見つける技術を開発しました。特に、長短期記憶（LSTM）オートエンコーダという人工知能の技術を使っています。 **ナレーター**: 「長短期記憶オートエンコーダ」って何ですか？ **ゲスト**: LSTMオートエンコーダは、大量のデータからパターンを学習するAIの一種です。この技術を使って、介護の動きの中で異常なパターンを見つけることができます。 **ナレーター**: なるほど、それは医療介護分野でどのように役立つんですか？ **ゲスト**: 例えば、介護を行う人が疲れていたり、誤った方法で介護をしている場合、それを早期に発見することができます。これにより、介護者の健康を守り、受ける人の安全も高めることができるんです。 **ナレーター**: 素晴らしいですね。介護の質を高め、同時に介護者の負担を軽減することができるわけですね。リスナーの皆さん、このような最先端の技術が医療介護分野にもたらす可能性について、さらに知りたい方は、ぜひ私たちのPodcastをチェックしてみてください。 **エンディング音楽** 告知リンク： https://wcci2024.org/ ぜひ情報科学科へご入学ください！！！ https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/

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