論文の概要: Computational behavior recognition in child and adolescent psychiatry: A
statistical and machine learning analysis plan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05737v1
- Date: Wed, 11 May 2022 19:12:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-14 04:49:13.686853
- Title: Computational behavior recognition in child and adolescent psychiatry: A
statistical and machine learning analysis plan
- Title（参考訳）: 小児・青年精神科における計算行動認識:統計的・機械学習分析計画
- Authors: Nicole N. L{\o}nfeldt, Flavia D. Frumosu, A.-R. Cecilie Mora-Jensen,
Nicklas Leander Lund, Sneha Das, A. Katrine Pagsberg, Line K. H. Clemmensen
- Abstract要約: 我々は,人工知能(AI)ツールを用いた心理療法と研究のために,人間の行動のコーディングを自動化することを目的としている。
強迫性障害 (OCD) を持つ25人の若者と, 精神科的診断 (no-OCD) を伴わない12人の青少年のゴールドスタンダード半構造化診断インタビューのビデオを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.975358343371988
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Motivation: Behavioral observations are an important resource in the study
and evaluation of psychological phenomena, but it is costly, time-consuming,
and susceptible to bias. Thus, we aim to automate coding of human behavior for
use in psychotherapy and research with the help of artificial intelligence (AI)
tools. Here, we present an analysis plan. Methods: Videos of a gold-standard
semi-structured diagnostic interview of 25 youth with obsessive-compulsive
disorder (OCD) and 12 youth without a psychiatric diagnosis (no-OCD) will be
analyzed. Youth were between 8 and 17 years old. Features from the videos will
be extracted and used to compute ratings of behavior, which will be compared to
ratings of behavior produced by mental health professionals trained to use a
specific behavioral coding manual. We will test the effect of OCD diagnosis on
the computationally-derived behavior ratings using multivariate analysis of
variance (MANOVA). Using the generated features, a binary classification model
will be built and used to classify OCD/no-OCD classes. Discussion: Here, we
present a pre-defined plan for how data will be pre-processed, analyzed and
presented in the publication of results and their interpretation. A challenge
for the proposed study is that the AI approach will attempt to derive
behavioral ratings based solely on vision, whereas humans use visual,
paralinguistic and linguistic cues to rate behavior. Another challenge will be
using machine learning models for body and facial movement detection trained
primarily on adults and not on children. If the AI tools show promising
results, this pre-registered analysis plan may help reduce interpretation bias.
Trial registration: ClinicalTrials.gov - H-18010607
- Abstract（参考訳）: モチベーション: 行動観察は心理的現象の研究と評価において重要な資源であるが、費用がかかり、時間がかかり、バイアスに敏感である。
そこで我々は,人工知能(AI)ツールを用いた心理療法と研究のために,人間の行動のコーディングを自動化することを目的とする。
ここでは,分析計画を提案する。
方法: 強迫性障害(ocd)25名, 精神診断(no-ocd)のない12名を対象に, 金本位制半構造化診断面接のビデオ分析を行う。
年齢は8歳から17歳。
ビデオから特徴を抽出し、行動の評価を計算し、特定の行動コーディングマニュアルを使用するように訓練されたメンタルヘルスの専門家が作成した行動の評価と比較する。
我々は多変量分散分析(manova)を用いてocd診断が計算から派生した行動評価に及ぼす影響をテストする。
生成された機能を使ってバイナリ分類モデルを構築し、OCD/no-OCDクラスを分類する。
考察:ここでは,データの事前処理,分析,および結果の公開とその解釈に関する事前定義された計画を示す。
提案された研究の課題は、AIアプローチが視覚のみに基づく行動評価を導き出そうとするのに対して、人間は行動を評価するために視覚的、パラ言語的、言語的手がかりを使用することである。
もうひとつの課題は、子供ではなく主に大人に訓練された身体および顔の動きの検出に機械学習モデルを使用することだ。
もしaiツールが有望な結果を示すなら、この事前登録分析計画は解釈バイアスを減らすのに役立つかもしれない。
治験登録:臨床試験.gov - h-18010607
- 全文 参考訳へのリンク
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