論文の概要: Psychotic Relapse Prediction in Schizophrenia Patients using A Mobile
Sensing-based Supervised Deep Learning Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12225v1
- Date: Tue, 24 May 2022 17:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-25 15:52:27.065127
- Title: Psychotic Relapse Prediction in Schizophrenia Patients using A Mobile
Sensing-based Supervised Deep Learning Model
- Title（参考訳）: モバイルセンシングを用いた深層学習モデルを用いた統合失調症患者の心理的再発予測
- Authors: Bishal Lamichhane, Joanne Zhou, Akane Sano
- Abstract要約: モバイルセンシングに基づく行動変化のモデリングは、統合失調症患者の時間的介入に対する精神遅滞を予測できる。
深層学習モデルは、予測に関連する潜在行動の特徴をモデル化することによって、再学習予測のための既存の非深層学習モデルを補完することができる。
本稿では,リラプス予測のためのニューラルネットワークモデルであるRelapsePredNetを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4922888318989764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile sensing-based modeling of behavioral changes could predict an oncoming
psychotic relapse in schizophrenia patients for timely interventions. Deep
learning models could complement existing non-deep learning models for relapse
prediction by modeling latent behavioral features relevant to the prediction.
However, given the inter-individual behavioral differences, model
personalization might be required for a predictive model. In this work, we
propose RelapsePredNet, a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network-based
model for relapse prediction. The model is personalized for a particular
patient by training using data from patients most similar to the given patient.
Several demographics and baseline mental health scores were considered as
personalization metrics to define patient similarity. We investigated the
effect of personalization on training dataset characteristics, learned
embeddings, and relapse prediction performance. We compared RelapsePredNet with
a deep learning-based anomaly detection model for relapse prediction. Further,
we investigated if RelapsePredNet could complement ClusterRFModel (a random
forest model leveraging clustering and template features proposed in prior
work) in a fusion model, by identifying latent behavioral features relevant for
relapse prediction. The CrossCheck dataset consisting of continuous mobile
sensing data obtained from 63 schizophrenia patients, each monitored for up to
a year, was used for our evaluations. The proposed RelapsePredNet outperformed
the deep learning-based anomaly detection model for relapse prediction. The F2
score for prediction were 0.21 and 0.52 in the full test set and the Relapse
Test Set (consisting of data from patients who have had relapse only),
respectively. These corresponded to a 29.4% and 38.8% improvement compared to
the existing deep learning-based model for relapse prediction.
- Abstract（参考訳）: 行動変化のモバイルセンシングに基づくモデリングは、統合失調症患者の時効性精神病再発を予測できる。
ディープラーニングモデルは、予測に関連する潜在行動特徴をモデル化することにより、既存の非深層学習モデルを補完し、再発予測を補完する。
しかし、個人間の行動の違いを考えると、モデルパーソナライゼーションは予測モデルに必要かもしれない。
本研究では,リラプス予測のためのLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークモデルであるRelapsePredNetを提案する。
モデルは、患者に最もよく似た患者からのデータをトレーニングすることで、特定の患者にパーソナライズされる。
いくつかの人口統計と基礎的メンタルヘルススコアは、患者の類似性を定義するためのパーソナライズ指標とみなされた。
パーソナライゼーションがデータセット特性,学習埋め込み,再帰予測性能に及ぼす影響について検討した。
我々はRelapsePredNetとディープラーニングに基づく異常検出モデルを比較した。
さらに,relapseprednetが,再帰予測に関連する潜在行動特徴を同定することにより,融合モデルにおいてclusterrfmodel(クラスタリングとテンプレート特徴を利用したランダムフォレストモデル)を補完できるかどうかを検証した。
63名の統合失調症患者から得られた連続的モバイルセンシングデータから得られたクロスチェックデータセットを用いて評価を行った。
提案するrelapseprednetは,deep learningに基づく異常検出モデルより優れている。
予測のためのf2スコアは,全テストセットにおける0.21と0.52であり,再発テストセット(再発例のみのデータ)は0.2であった。
これらは、既存のディープラーニングベースの再学習予測モデルと比較して29.4%、38.8%改善された。
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