マイページに保存

最終更新日：2019/12/22

研究者らは、ソーシャルメディアの投稿を分析して「現在の最先端技術よりも10％臨床的鬱病の早期発見を高めることができる」2つの機械学習技術を実証した。 

うつ病の疑いのある887人を特定

スペインのA Coruña大学の研究者らは、彼らの研究成果を6月14日にJournal of Medical Internet Researchにオンラインで発表した。

A Coruña大学とは：
スペイン・ガリシア州ア・コルーニャ県ア・コルーニャに本部を置く大学。1989年に設立された。ア・コルーニャとフェロルにキャンパスを有する。

Victor Carneiro、PhD、および同僚らは、彼らの技術によってReddit.com（SNS）で重大なうつ病性障害の可能性のある887人を特定した。 

そのうち135人は、実際にその状態と診断された。
これらの診断結果は、研究者らが自動化ツールの性能を比較する際の有効な手がかりになった。 

ソーシャルメディアを介してうつ病を診断するという課題を「分類の問題」として特徴付ける研究者らは、

• テキスト
• セマンティック
• ライティング

の各機能をつくり上げるために、それぞれ50万を超える投稿とコメントを使用した。

「うつ病ではない」と診断するのはシンプル

彼らは最初、単一の2値分類器と2つのしきい値関数（正と負の2つ）に基づくモデルを試した。
実験のはじめ、分類器がうつ病の存在を特定または否定するために豊富な証拠を必要とした場合、時間がかかることがわかってしまった。 

次に、「うつ病を検出するためのアルゴリズム」と「否定するための別のアルゴリズム」を実行するというアプローチを採用した。

「興味深いことに、文章の特徴は、うつ病の検出にとって非常に重要になります」

「反対に、「うつ病ではない」と判断する場合では、意味的またはテキスト的な類似性に基づいて、はるかに単純なアプローチに従うことができます。」 

研究者は上記のようにコメントしている。

この研究の実験材料としては、「うつ病の診断を受けていないが、うつ病の症状は当てはまる」という人のデータセットを含んでいた。

「既存の最先端の検出モデルと比較して、我々の結果は、10％以上の性能改善を示しました。」

「これらの結果は、新しいツールの開発に役立ち、うつ病に苦しんでいる人々を検出し、できるだけ早くの治療に貢献します。」 

今後著者らは、「新しい機械学習アルゴリズムと機能セットに重点を置いて」異なるモデルの組み合わせを研究することを計画している。

原文：AI in Healthcare

マイページに保存