@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209962,
 author = {平尾, 歩 and 田近, 亜蘭 and 古川, 壽亮 and 池田, 和司 and 吉本, 潤一郎},
 issue = {6},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2021}
}