論文の概要: Digital Phenotyping for Adolescent Mental Health: A Feasibility Study Employing Machine Learning to Predict Mental Health Risk From Active and Passive Smartphone Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08851v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 15:05:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:53:11.538303
- Title: Digital Phenotyping for Adolescent Mental Health: A Feasibility Study Employing Machine Learning to Predict Mental Health Risk From Active and Passive Smartphone Data
- Title（参考訳）: 青年期のメンタルヘルスのためのデジタル・フェノタイピング : アクティブ・パッシブ・スマートフォンデータからメンタルヘルスのリスクを予測する機械学習による可能性調査
- Authors: Balasundaram Kadirvelu, Teresa Bellido Bel, Aglaia Freccero, Martina Di Simplicio, Dasha Nicholls, A Aldo Faisal,
- Abstract要約: 本研究は,非クリニカル青年期の精神障害を予測するために,アクティブおよびパッシブスマートフォンデータを統合する可能性について検討した。
我々はMindcraftアプリを用いて、内因性障害、摂食障害、不眠症、自殺思考のリスクを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2310516973117194
- License:
- Abstract: Background: Adolescents are particularly vulnerable to mental disorders, with over 75% of cases manifesting before the age of 25. Research indicates that only 18 to 34% of young people experiencing high levels of depression or anxiety symptoms seek support. Digital tools leveraging smartphones offer scalable and early intervention opportunities. Objective: Using a novel machine learning framework, this study evaluated the feasibility of integrating active and passive smartphone data to predict mental disorders in non-clinical adolescents. Specifically, we investigated the utility of the Mindcraft app in predicting risks for internalising and externalising disorders, eating disorders, insomnia and suicidal ideation. Methods: Participants (N=103; mean age 16.1 years) were recruited from three London schools. Participants completed the Strengths and Difficulties Questionnaire, the Eating Disorders-15 Questionnaire, Sleep Condition Indicator Questionnaire and indicated the presence/absence of suicidal ideation. They used the Mindcraft app for 14 days, contributing active data via self-reports and passive data from smartphone sensors. A contrastive pretraining phase was applied to enhance user-specific feature stability, followed by supervised fine-tuning. The model evaluation employed leave-one-subject-out cross-validation using balanced accuracy as the primary metric. Results: The integration of active and passive data achieved superior performance compared to individual data sources, with mean balanced accuracies of 0.71 for SDQ-High risk, 0.67 for insomnia, 0.77 for suicidal ideation and 0.70 for eating disorders. The contrastive learning framework stabilised daily behavioural representations, enhancing predictive robustness. This study demonstrates the potential of integrating active and passive smartphone data with advanced machine-learning techniques for predicting mental health risks.
- Abstract（参考訳）: 背景: 青年期は特に精神疾患に罹患しており、その75%以上が25歳未満である。
調査によると、うつ病や不安症状を患っている若者の18～34%が支援を求めている。
スマートフォンを活用したデジタルツールは、スケーラブルで早期の介入の機会を提供する。
目的: 新たな機械学習フレームワークを用いて, 非クリニカル青年期の精神障害を予測するために, アクティブおよびパッシブスマートフォンデータを統合する可能性を検討した。
具体的には,障害の内在・外在化,摂食障害,不眠症,自殺思考のリスクを予測するためのMindcraftアプリの有用性を検討した。
方法:参加者(N=103、平均年齢16.1歳)は3つのロンドンの学校から募集された。
参加者は, 摂食障害15アンケート, 睡眠条件指標アンケートを完了し, 自殺観念の有無を示した。
彼らはMindcraftアプリを14日間使用し、スマートフォンセンサーからの自己報告と受動的データを通じてアクティブなデータを提供した。
ユーザ固有の特徴安定性を高めるために, 対照的な事前学習フェーズを適用し, 教師付き微調整を行った。
モデル評価では, 平衡精度を主指標として, 残差1サブジェクト・アウト・クロスバリデーションを用いた。
結果: 能動データと受動データの統合は,SDQ-高リスクでは0.71,不眠症では0.67,自殺観念では0.77,摂食障害では0.70であった。
対照的な学習フレームワークは、日々の行動表現を安定化し、予測的堅牢性を高めた。
本研究は、メンタルヘルスリスクを予測するための高度な機械学習技術と、アクティブおよびパッシブスマートフォンデータを統合する可能性を示す。
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