論文の概要: Enhancing Depression Detection via Question-wise Modality Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20496v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 12:34:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 19:18:47.169651
- Title: Enhancing Depression Detection via Question-wise Modality Fusion
- Title（参考訳）: 質問ワーモダリティ融合による抑うつ検出の強化
- Authors: Aishik Mandal, Dana Atzil-Slonim, Thamar Solorio, Iryna Gurevych,
- Abstract要約: うつ病は、かなりの個人的・社会的コストを発生させる、非常に普及し、無効な状態である。
そこで我々は,新しい不均衡正規対数関数を用いて学習した質問知度モダリティ・フュージョン(Modality Fusion)フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.45016610508853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Depression is a highly prevalent and disabling condition that incurs substantial personal and societal costs. Current depression diagnosis involves determining the depression severity of a person through self-reported questionnaires or interviews conducted by clinicians. This often leads to delayed treatment and involves substantial human resources. Thus, several works try to automate the process using multimodal data. However, they usually overlook the following: i) The variable contribution of each modality for each question in the questionnaire and ii) Using ordinal classification for the task. This results in sub-optimal fusion and training methods. In this work, we propose a novel Question-wise Modality Fusion (QuestMF) framework trained with a novel Imbalanced Ordinal Log-Loss (ImbOLL) function to tackle these issues. The performance of our framework is comparable to the current state-of-the-art models on the E-DAIC dataset and enhances interpretability by predicting scores for each question. This will help clinicians identify an individual's symptoms, allowing them to customise their interventions accordingly. We also make the code for the QuestMF framework publicly available.
- Abstract（参考訳）: うつ病は、かなりの個人的・社会的コストを発生させる、非常に普及し、無効な状態である。
現在のうつ病診断は、医師が実施した自己報告のアンケートやインタビューを通じて、患者のうつ病の重症度を決定することである。
これはしばしば治療が遅れ、実質的な人的資源が伴う。
このように、複数の研究がマルチモーダルデータを用いてプロセスを自動化する。
しかし、通常は下記の通りである。
一 アンケートにおける各質問に対する各モダリティの変動貢献及び
二 タスクに順序分類を使用すること。
この結果、準最適核融合および訓練法が得られた。
本稿では,ImbOLL(Im Balanced Ordinal Log-Loss)関数を用いてこれらの問題に対処するために,新しい質問知能融合(QuestMF, Question-wise Modality Fusion)フレームワークを提案する。
このフレームワークの性能は,E-DAICデータセットの現在の最先端モデルに匹敵するものであり,各質問のスコアを予測して解釈可能性を高める。
これにより、臨床医は個人の症状を識別し、それに応じて介入をカスタマイズできる。
また、QuestMFフレームワークのコードを公開しています。
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