論文の概要: Leveraging Embedding Techniques in Multimodal Machine Learning for Mental Illness Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01767v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 14:19:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:23:27.569546
• Title: Leveraging Embedding Techniques in Multimodal Machine Learning for Mental Illness Assessment
• Title（参考訳）: 精神疾患評価のためのマルチモーダル機械学習における埋め込み手法の活用
• Authors: Abdelrahaman A. Hassan, Abdelrahman A. Ali, Aya E. Fouda, Radwa J. Hanafy, Mohammed E. Fouda,
• Abstract要約: うつ病やPTSDなどの精神疾患の世界的な流行は、客観的でスケーラブルな診断ツールを必要とする。 本稿では、テキスト、音声、ビデオデータに相補的な情報を活用することで、これらの課題に対処するためのマルチモーダル機械学習の可能性を検討する。 大規模言語モデル予測の新たな統合を含む,データレベル,機能レベル,意思決定レベルの融合技術について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8458496687170665
• License:
• Abstract: The increasing global prevalence of mental disorders, such as depression and PTSD, requires objective and scalable diagnostic tools. Traditional clinical assessments often face limitations in accessibility, objectivity, and consistency. This paper investigates the potential of multimodal machine learning to address these challenges, leveraging the complementary information available in text, audio, and video data. Our approach involves a comprehensive analysis of various data preprocessing techniques, including novel chunking and utterance-based formatting strategies. We systematically evaluate a range of state-of-the-art embedding models for each modality and employ Convolutional Neural Networks (CNNs) and Bidirectional LSTM Networks (BiLSTMs) for feature extraction. We explore data-level, feature-level, and decision-level fusion techniques, including a novel integration of Large Language Model (LLM) predictions. We also investigate the impact of replacing Multilayer Perceptron classifiers with Support Vector Machines. We extend our analysis to severity prediction using PHQ-8 and PCL-C scores and multi-class classification (considering co-occurring conditions). Our results demonstrate that utterance-based chunking significantly improves performance, particularly for text and audio modalities. Decision-level fusion, incorporating LLM predictions, achieves the highest accuracy, with a balanced accuracy of 94.8% for depression and 96.2% for PTSD detection. The combination of CNN-BiLSTM architectures with utterance-level chunking, coupled with the integration of external LLM, provides a powerful and nuanced approach to the detection and assessment of mental health conditions. Our findings highlight the potential of MMML for developing more accurate, accessible, and personalized mental healthcare tools.
• Abstract（参考訳）: うつ病やPTSDなどの精神疾患の世界的な流行は、客観的でスケーラブルな診断ツールを必要とする。 伝統的な臨床評価は、しばしばアクセシビリティ、客観性、一貫性の制限に直面している。 本稿では、テキスト、音声、ビデオデータに相補的な情報を活用することで、これらの課題に対処するためのマルチモーダル機械学習の可能性を検討する。 提案手法では,新しいチャンキングや発話ベースのフォーマット戦略など,さまざまなデータ前処理手法を包括的に分析する。 我々は,各モードに対する最先端の埋め込みモデルを体系的に評価し,特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向LSTMネットワーク(BiLSTM)を用いる。 LLM(Large Language Model)予測の新たな統合を含む,データレベル,機能レベル,意思決定レベルの融合技術について検討する。 また,多層パーセプトロン分類器をSupport Vector Machineに置き換える影響についても検討した。 PHQ-8 と PCL-C スコアと多クラス分類(共起条件を考慮した)を用いて,解析結果を重大度予測に拡張する。 以上の結果から,特にテキスト・オーディオ・モダリティにおいて,発話ベースのチャンキングにより性能が著しく向上することが示唆された。 LLM予測を取り入れた決定レベルの融合は、抑うつでは94.8%、PTSD検出では96.2%のバランスの取れた精度で最高精度を達成する。 CNN-BiLSTMアーキテクチャと発話レベルのチャンキングの組み合わせは、外部LLMの統合と相まって、精神状態の検出と評価に対する強力でニュアンスなアプローチを提供する。 本研究は,より正確で,アクセスしやすく,パーソナライズされたメンタルヘルスケアツールを開発するためのMMMLの可能性を明らかにするものである。

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