論文の概要: Quantum Hybrid Support Vector Machines for Stress Detection in Older Adults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04831v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 20:36:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:59:59.053879
• Title: Quantum Hybrid Support Vector Machines for Stress Detection in Older Adults
• Title（参考訳）: 高齢者のストレス検出のための量子ハイブリッド支援ベクトルマシン
• Authors: Md Saif Hassan Onim, Travis S. Humble, Himanshu Thapliyal,
• Abstract要約: この研究は、異常検出問題としてストレス検出に対処するユニークな手法を導入する。 ウェアラブルスマートウォッチの助けを借りて、ベースラインセンサーの読み取りを通常のデータとして、ストレスセンサーの読み取りを異常データとしてマッピングしました。 我々は、カーネルベースの前処理で複雑な特徴空間を探索するために量子コンピューティング技術を用いてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5188841610098435
• License:
• Abstract: Stress can increase the possibility of cognitive impairment and decrease the quality of life in older adults. Smart healthcare can deploy quantum machine learning to enable preventive and diagnostic support. This work introduces a unique technique to address stress detection as an anomaly detection problem that uses quantum hybrid support vector machines. With the help of a wearable smartwatch, we mapped baseline sensor reading as normal data and stressed sensor reading as anomaly data using cortisol concentration as the ground truth. We have used quantum computing techniques to explore the complex feature spaces with kernel-based preprocessing. We illustrate the usefulness of our method by doing experimental validation on 40 older adults with the help of the TSST protocol. Our findings highlight that using a limited number of features, quantum machine learning provides improved accuracy compared to classical methods. We also observed that the recall value using quantum machine learning is higher compared to the classical method. The higher recall value illustrates the potential of quantum machine learning in healthcare, as missing anomalies could result in delayed diagnostics or treatment.
• Abstract（参考訳）: ストレスは認知障害の可能性を高め、高齢者の生活の質を低下させる。 スマートヘルスケアは、量子機械学習をデプロイして、予防と診断のサポートを可能にする。 本研究は, 量子ハイブリッド支援ベクトルマシンを用いた異常検出問題として, ストレス検出に対処するユニークな手法を導入する。 ウェアラブルスマートウォッチの助けを借りて、ベースラインセンサーの読み取りを通常のデータとして、ストレスセンサーの読み取りをコルチゾール濃度を根拠とする異常データとしてマッピングした。 我々は、カーネルベースの前処理で複雑な特徴空間を探索するために量子コンピューティング技術を用いてきた。 TSSTプロトコルの助けを借りて,40人の高齢者を対象に実験的な検証を行うことにより,本手法の有用性について述べる。 この結果から,量子機械学習は従来の手法に比べて精度が向上することがわかった。 また,量子機械学習を用いたリコール値は,従来の手法に比べて高い値を示した。 高いリコール値は、欠落した異常が診断や治療の遅れをもたらす可能性があるため、医療における量子機械学習の可能性を示している。

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