論文の概要: Transfer Learning for Real-time Deployment of a Screening Tool for Depression Detection Using Actigraphy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07847v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 12:37:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:11:37.739539
• Title: Transfer Learning for Real-time Deployment of a Screening Tool for Depression Detection Using Actigraphy
• Title（参考訳）: actigraphyを用いたうつ病検出のためのスクリーニングツールのリアルタイム展開のための転送学習
• Authors: Rajanikant Ghate, Nayan Kalnad, Rahee Walambe, Ketan Kotecha
• Abstract要約: 本稿では,利用者のアクチグラフィーデータに基づいて,うつ病スクリーニングツールをリアルタイムに展開するために,二次データセットに基づいて訓練されたモデルから移行学習に基づくアプローチを提案する。 プライマリセット上で行った1つの横断検証アプローチの修正版では平均精度が0.96となり、各プライマリセットからのデータはテストのために別々に設定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.430502131775722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated depression screening and diagnosis is a highly relevant problem today. There are a number of limitations of the traditional depression detection methods, namely, high dependence on clinicians and biased self-reporting. In recent years, research has suggested strong potential in machine learning (ML) based methods that make use of the user's passive data collected via wearable devices. However, ML is data hungry. Especially in the healthcare domain primary data collection is challenging. In this work, we present an approach based on transfer learning, from a model trained on a secondary dataset, for the real time deployment of the depression screening tool based on the actigraphy data of users. This approach enables machine learning modelling even with limited primary data samples. A modified version of leave one out cross validation approach performed on the primary set resulted in mean accuracy of 0.96, where in each iteration one subject's data from the primary set was set aside for testing.
• Abstract（参考訳）: 自動うつ病スクリーニングと診断は、今日非常に重要な問題である。 従来のうつ病検出法にはいくつかの制限があり、すなわち、臨床医への高い依存度と偏りのある自己報告がある。 近年,ウェアラブルデバイスを介して収集されたユーザの受動的データを利用する機械学習(ML)ベースの手法に強い可能性を示唆している。 しかし、MLはデータ不足です。 特に医療分野におけるプライマリデータ収集は困難である。 本研究では,利用者のアクチグラフィーデータに基づいて,うつ病スクリーニングツールをリアルタイムに展開するために,二次データセットに基づいて訓練されたモデルからトランスファーラーニングに基づくアプローチを提案する。 このアプローチは、限られた一次データサンプルであっても、機械学習のモデリングを可能にする。 プライマリセットで行ったrefing one out cross validationアプローチの修正版では、平均精度が0.96となり、各イテレーションでプライマリセットから1人の被験者のデータをテスト用に設定した。

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