論文の概要: Mixed Effects Random Forests for Personalised Predictions of Clinical
Depression Severity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09815v1
- Date: Tue, 24 Jan 2023 04:50:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 14:30:14.068262
- Title: Mixed Effects Random Forests for Personalised Predictions of Clinical
Depression Severity
- Title(参考訳): 臨床うつ病重症度の個人化予測のための混合効果ランダムフォレスト
- Authors: Robert A. Lewis, Asma Ghandeharioun, Szymon Fedor, Paola Pedrelli,
Rosalind Picard, David Mischoulon
- Abstract要約: 本研究は,マルチモーダルな生理・デジタル活動データを用いて,無作為な森林がうつ病の重症度を正確に予測する方法を実証する。
臨床うつ病評価尺度(S_17)では,無作為林の混合効果が,標準ランダム林と個人平均ベースラインを上回っていることが示されている。
モデルパラメータをデータセット内の個人にパーソナライズする混合効果ランダムフォレストの有効性により,この結果が向上することが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6572038957677657
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work demonstrates how mixed effects random forests enable accurate
predictions of depression severity using multimodal physiological and digital
activity data collected from an 8-week study involving 31 patients with major
depressive disorder. We show that mixed effects random forests outperform
standard random forests and personal average baselines when predicting clinical
Hamilton Depression Rating Scale scores (HDRS_17). Compared to the latter
baseline, accuracy is significantly improved for each patient by an average of
0.199-0.276 in terms of mean absolute error (p<0.05). This is noteworthy as
these simple baselines frequently outperform machine learning methods in mental
health prediction tasks. We suggest that this improved performance results from
the ability of the mixed effects random forest to personalise model parameters
to individuals in the dataset. However, we find that these improvements pertain
exclusively to scenarios where labelled patient data are available to the model
at training time. Investigating methods that improve accuracy when generalising
to new patients is left as important future work.
- Abstract(参考訳): 本研究は,31名のうつ病患者を対象とした8週間の研究から得られたマルチモーダル生理・デジタル活動データを用いて,ランダム林がうつ病の正確な予測を可能にすることを示す。
ハミルトン抑うつ評価尺度 (HDRS_17) の予測において, ランダム林の混合効果は, 標準ランダム林と個人平均ベースラインを上回った。
後者の基準と比較すると,平均絶対誤差(p<0.05)で0.199~0.276の精度が有意に向上した(p<0.05)。
これらの単純なベースラインは、メンタルヘルス予測タスクにおいて、機械学習の手法を頻繁に上回ります。
モデルパラメータをデータセット内の個人にパーソナライズする混合効果ランダムフォレストの有効性により,この結果が改善されることが示唆された。
しかし、これらの改善は、トレーニング時にラベル付き患者データがモデルで利用できるシナリオにのみ関係していることがわかった。
新しい患者に一般化する際の精度向上策は今後の重要な課題として残されている。
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