論文の概要: What's Race Got to do with it? Predicting Youth Depression Across Racial Groups Using Machine and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11591v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 13:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:07:50.816660
• Title: What's Race Got to do with it? Predicting Youth Depression Across Racial Groups Using Machine and Deep Learning
• Title（参考訳）: Race Gotはそれと何の関係があるのか? 機械学習とディープラーニングを用いた人種間での若者の抑うつ予測
• Authors: Nathan Zhong and Nikhil Yadav
• Abstract要約: うつ病は一般的だが深刻な精神障害であり、毎年何百万人もの高校生に影響を与えている。 本研究では、機械学習(ML)モデルと人工知能ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いて、学生のうつ病を分類する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depression is a common yet serious mental disorder that affects millions of U.S. high schoolers every year. Still, accurate diagnosis and early detection remain significant challenges. In the field of public health, research shows that neural networks produce promising results in identifying other diseases such as cancer and HIV. This study proposes a similar approach, utilizing machine learning (ML) and artificial neural network (ANN) models to classify depression in a student. Additionally, the study highlights the differences in relevant factors for race subgroups and advocates the need for more extensive and diverse datasets. The models train on nationwide Youth Risk Behavior Surveillance System (YRBSS) survey data, in which the most relevant factors of depression are found with statistical analysis. The survey data is a structured dataset with 15000 entries including three race subsets each consisting of 900 entries. For classification, the research problem is modeled as a supervised learning binary classification problem. Factors relevant to depression for different racial subgroups are also identified. The ML and ANN models are trained on the entire dataset followed by different race subsets to classify whether an individual has depression. The ANN model achieves the highest F1 score of 82.90% while the best-performing machine learning model, support vector machines (SVM), achieves a score of 81.90%. This study reveals that different parameters are more valuable for modeling depression across diverse racial groups and furthers research regarding American youth depression.
• Abstract（参考訳）: うつ病は一般的だが深刻な精神障害であり、毎年何百万人もの高校生に影響を与えている。 それでも、正確な診断と早期発見は重要な課題である。 公衆衛生の分野では、ニューラルネットワークががんやHIVなどの他の病気を識別する有望な結果をもたらすことが研究によって示されている。 本研究では,機械学習(ml)モデルとニューラルネットワーク(ann)モデルを用いて,学生の抑うつを分類する手法を提案する。 さらに、この研究は人種サブグループに関連する要因の違いを強調し、より広範囲で多様なデータセットの必要性を提唱している。 モデルでは全国の若者リスク行動監視システム(yrbss)の調査データをトレーニングし、統計分析によりうつ病の最も関連する要因が明らかになった。 調査データは、900のエントリからなる3つのレースサブセットを含む15,000のエントリからなる構造化データセットである。 分類では、研究問題を教師付き学習二分分類問題としてモデル化する。 異なる人種サブグループに対する抑うつに関連する要因も同定される。 MLとANNモデルはデータセット全体に基づいてトレーニングされ、続いてさまざまなレースサブセットを使用して、個人がうつ病を患っているかどうかを分類する。 ANNモデルが最も高いF1スコアは82.90%、最高のパフォーマンスの機械学習モデルであるサポートベクターマシン(SVM)は81.90%である。 本研究は、様々な人種集団におけるうつ病のモデル化に異なるパラメータが有用であることを明らかにし、アメリカの青年うつ病の研究をさらに進める。

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