Alert Policy and Rare-Event Metrics for Seven-Day-Ahead Agitation Forecasting in Passive Dementia Monitoring
Diese Studie zeigt, dass die Optimierung der Vorhersageschwellenwerte für entropiebasierte LSTM- und BiLSTM-Modelle die Präzision von Sieben-Tage-Voraussagen zur Agitation bei der passiven Demenzüberwachung signifikant verbessert, wodurch die Belastung durch Fehlalarme reduziert und klinisch verwertbare Betriebsrichtlinien für die Erkennung seltener Ereignisse etabliert werden.