論文の概要: Using Audio Data to Facilitate Depression Risk Assessment in Primary
Health Care
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10928v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 01:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 18:26:07.850373
- Title: Using Audio Data to Facilitate Depression Risk Assessment in Primary
Health Care
- Title(参考訳): プライマリ・ヘルスケアにおける抑うつリスク評価のための音声データの利用
- Authors: Adam Valen Levinson, Abhay Goyal, Roger Ho Chun Man, Roy Ka-Wei Lee,
Koustuv Saha, Nimay Parekh, Frederick L. Altice, Lam Yin Cheung, Munmun De
Choudhury and Navin Kumar
- Abstract要約: テレヘルスの相談には、接続性の悪いり、通話が切れたりといったビデオの問題がしばしばある。
本研究では,うつ病のリスクを予測するために音声データを利用することに焦点を当てた。
私たちはうつ病のリスクを予測する機械学習モデルを構築しました。
これらの発見は、うつ病のスクリーニングや治療に役立つ様々なツールにつながる可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.707539831910587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Telehealth is a valuable tool for primary health care (PHC), where depression
is a common condition. PHC is the first point of contact for most people with
depression, but about 25% of diagnoses made by PHC physicians are inaccurate.
Many other barriers also hinder depression detection and treatment in PHC.
Artificial intelligence (AI) may help reduce depression misdiagnosis in PHC and
improve overall diagnosis and treatment outcomes. Telehealth consultations
often have video issues, such as poor connectivity or dropped calls. Audio-only
telehealth is often more practical for lower-income patients who may lack
stable internet connections. Thus, our study focused on using audio data to
predict depression risk. The objectives were to: 1) Collect audio data from 24
people (12 with depression and 12 without mental health or major health
condition diagnoses); 2) Build a machine learning model to predict depression
risk. TPOT, an autoML tool, was used to select the best machine learning
algorithm, which was the K-nearest neighbors classifier. The selected model had
high performance in classifying depression risk (Precision: 0.98, Recall: 0.93,
F1-Score: 0.96). These findings may lead to a range of tools to help screen for
and treat depression. By developing tools to detect depression risk, patients
can be routed to AI-driven chatbots for initial screenings. Partnerships with a
range of stakeholders are crucial to implementing these solutions. Moreover,
ethical considerations, especially around data privacy and potential biases in
AI models, need to be at the forefront of any AI-driven intervention in mental
health care.
- Abstract(参考訳): テレヘルスは、うつ病が一般的な状態であるプライマリヘルスケア(PHC)にとって貴重なツールである。
PHCはうつ病患者にとって最初の接触点であるが、PHC医師による診断の約25%は不正確である。
その他の多くの障壁は、PHCのうつ病の検出と治療を妨げる。
人工知能(AI)は、PHCにおけるうつ病の誤診を減らし、全体的な診断と治療結果を改善するのに役立つ。
遠隔医療の相談には、接続不良や通話の欠落といったビデオの問題がしばしば発生する。
オーディオのみの遠隔医療は、安定したインターネット接続を欠く低所得の患者にとって、より実践的であることが多い。
そこで本研究では,うつ病リスクを予測するために音声データを用いた。
目的は次の通りである。
1)24人からの音声データを収集する(うつ病12人,精神疾患のない12人,重度健康診断のない12人)。
2)うつ病リスクを予測する機械学習モデルを構築する。
自動MLツールであるTPOTは、K-nearestの隣人分類器である機械学習アルゴリズムの選択に使用された。
選択されたモデルは抑うつリスクの分類において高い性能を示した(予測: 0.98, リコール: 0.93, f1-score: 0.96)。
これらの発見はうつ病のスクリーニングや治療に役立つ様々なツールにつながる可能性がある。
うつ病のリスクを検出するツールを開発することで、患者は初期スクリーニングのためにAI駆動のチャットボットにルーティングできる。
様々な利害関係者とのパートナーシップは、これらのソリューションの実装に不可欠です。
さらに、データプライバシやAIモデルの潜在的なバイアスに関する倫理的考慮は、メンタルヘルスケアにおけるAI主導の介入の最前線にいる必要がある。
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