2024-03-28T22:18:48Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002099622023-04-27T10:00:04Z01164:05352:10544:10545
ライフログデータを活用したうつ病の再燃検知法に関する基礎検討jpn 一般発表http://id.nii.ac.jp/1001/00209860/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=209962&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学院大学京都大学医学部附属病院精神科神経科京都大学大学院医学研究科奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学平尾, 歩田近, 亜蘭古川, 壽亮池田, 和司吉本, 潤一郎うつ病は悲しみや興味の喪失が持続する症状を特徴とする精神疾患であり,再燃率が高いことが知られている.再発時の病状の進行を防ぎ,その予後を改善するためには,早期発見・早期介入が不可欠である.本研究では,医師やカウンセラーが直接介入することなく,早期にうつ病の再燃兆候を検知するシステムの実現を目指し,ライフログデータからうつ病の再燃を予測する方法論について検討を行った.具体的には,87 名の寛解期うつ病患者からスマートフォンとウェアラブルウォッチを用いて取得した 1 年間に渡るライフログデータから,定期的に K6 や PHQ-9 により評価したうつ病の再燃期にあるか否かを判別する予測モデルを構築した.そして,Leave-one-subject-out 交差検証法によってその予測モデルの汎化性能を評価し,その問題点と今後の課題を明らかにした.AA12055912研究報告バイオ情報学(BIO)2021-BIO-656162021-03-042188-85902021-03-03