「情動と自律神経活動」と題して、情動で生じた時の心拍変動へ機械学習(問題と答えを機械に学習をさせて学習をしたパターン)を適用して情動判別が可能か否かを検証した研究を教えて頂きました。検証方法は、映画を見せて情動(喜び、悲しみ、心配、驚き、嫌悪、怒り)について検討した。機械学習はサンプル数が少ないと正確に判別できない。喜び、心配、悲しみを比較検討した結果、LFとHFに変化が見られ区別ができた。心配や悲しみは喜びに比べて心拍変動に特徴的なパターンが現れ機械学習が判別でき、喜びの心拍変動は個人によって変化に差がある。以上のことから反映された心拍変動を見ることにより、リハビリテーションのプラン、心理評価、製品の客観的評価に応用が可能であり、AIにも取り入れることを考えていることを教えて頂きました。ついて側頭葉は記憶をためるところであること。大脳脂質の機能について、昔は機能障害を起こした患者の死体解剖により同定されていたが、CTにより障害部位を画像診断ができ、MRIにより詳細に同定われるようになったこと、さらにfMRIにより詳細に判別できるようになって、言語の神経ネットワーク、言語発声時の伝導路の処理過程をわかりやすい解剖学的スライドを用いて説明をして頂きました。失語症にては、ウェルニッケ野とブローカー野の分類表のスライドを用いて説明をして頂き、失語症の予後に影響を与える要因を、症例2例をCT画像を合わせてわかりやすく教えて頂きました。多職種における心臓リハビリテーションの役割として、メリットは医師がメディカルチエック、理学療法士が運動処方に基づいた運動の提案指導、看護師は疾患管理や生活指導の下で、栄養管理士が効率的に患者への栄養管理指導ができる。栄養ポイントは情報に漏れなく重複しないようにするには、介入手順の統一と情報管理の徹底でデータベースの管理(デジタルとアナログ)が必要であること。(減塩モニタ)などを用いて患者に介入していく。最後に、エビデンスに基づきプロトコールに沿った患者介入を行い、患者自身のプロブレムリスト(問題となる項目)を作成することが一番重要であること、症例報告をして頂きました。今後の問題点として、高齢者患者の栄養指導は患者自身が低栄養状態にならないよう注意し、生活習慣病の発症予防、重症化の予防に力を入れることが必要であることを強調されました。最後に、これからの医療はチーム医療で医師主導から共通の土台・知識を持ち各専門職に分けて、多職種で裏付けのある根拠に基づいた臨床を行うことが必要であるとを教えて頂きました。設定では表示されません。設定に同意すると閲覧できます。マップの[プライバシーポリシー]をご確認ください。設定]からいつでも変更できます。