論文の概要: Heart2Mind: Human-Centered Contestable Psychiatric Disorder Diagnosis System using Wearable ECG Monitors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11612v1
- Date: Fri, 16 May 2025 18:21:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.736927
- Title: Heart2Mind: Human-Centered Contestable Psychiatric Disorder Diagnosis System using Wearable ECG Monitors
- Title（参考訳）: Heart2Mind:ウェアラブル心電図モニターを用いた人間中心の難治性精神障害診断システム
- Authors: Hung Nguyen, Alireza Rahimi, Veronica Whitford, Hélène Fournier, Irina Kondratova, René Richard, Hung Cao,
- Abstract要約: Heart2Mind(ハート2ミンド)は、ウェアラブル心電図(ECG)モニターを用いたヒト中心の精神疾患診断システムである。
本システムは,(1)極性H9/H10デバイスからのリアルタイムデータ取得のための心臓モニタリングインタフェース(CMI),(2)統合時間周波数領域分析によるRRI時系列処理を行うマルチスケールテンポラル周波数変換器(MSTFT),(3)自己反転説明(SAE)と競合可能な大言語モデル(LLM)を組み合わせた検査可能な診断インタフェース(CDI)からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.03647070634706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Psychiatric disorders affect millions globally, yet their diagnosis faces significant challenges in clinical practice due to subjective assessments and accessibility concerns, leading to potential delays in treatment. To help address this issue, we present Heart2Mind, a human-centered contestable psychiatric disorder diagnosis system using wearable electrocardiogram (ECG) monitors. Our approach leverages cardiac biomarkers, particularly heart rate variability (HRV) and R-R intervals (RRI) time series, as objective indicators of autonomic dysfunction in psychiatric conditions. The system comprises three key components: (1) a Cardiac Monitoring Interface (CMI) for real-time data acquisition from Polar H9/H10 devices; (2) a Multi-Scale Temporal-Frequency Transformer (MSTFT) that processes RRI time series through integrated time-frequency domain analysis; (3) a Contestable Diagnosis Interface (CDI) combining Self-Adversarial Explanations (SAEs) with contestable Large Language Models (LLMs). Our MSTFT achieves 91.7% accuracy on the HRV-ACC dataset using leave-one-out cross-validation, outperforming state-of-the-art methods. SAEs successfully detect inconsistencies in model predictions by comparing attention-based and gradient-based explanations, while LLMs enable clinicians to validate correct predictions and contest erroneous ones. This work demonstrates the feasibility of combining wearable technology with Explainable Artificial Intelligence (XAI) and contestable LLMs to create a transparent, contestable system for psychiatric diagnosis that maintains clinical oversight while leveraging advanced AI capabilities. Our implementation is publicly available at: https://github.com/Analytics-Everywhere-Lab/heart2mind.
- Abstract（参考訳）: 精神疾患は世界中に何百万もの影響を及ぼすが、主観的な評価やアクセシビリティの懸念により臨床実践において大きな課題に直面しており、治療の遅れにつながる可能性がある。
この問題に対処するために,ウェアラブル心電図(ECG)モニターを用いたヒト中心の競合精神疾患診断システムであるHeart2Mindを提案する。
本稿では, 心臓バイオマーカー, 特に心拍変動 (HRV) とR-R間隔 (RRI) の時系列を, 精神疾患における自律神経機能障害の客観的指標として活用する。
本システムは,(1)極性H9/H10デバイスからリアルタイムにデータを取得するための心臓モニタリングインタフェース(CMI),(2)統合された時間周波数ドメイン分析を通じてRRI時系列を処理するマルチスケールテンポラル周波数変換器(MSTFT),(3)自己反転説明(SAE)と競合可能な大言語モデル(LLM)を組み合わせた検査可能な診断インタフェース(CDI)の3つの主要コンポーネントから構成される。
我々のMSTFTは,HRV-ACCデータセットの91.7%の精度を実現している。
SAEは、注意に基づく説明と勾配に基づく説明を比較して、モデル予測の不整合を検出するのに成功し、一方LLMは、臨床者が正しい予測を検証し、誤った予測に異議を唱えることを可能にする。
この研究は、ウェアラブル技術と説明可能な人工知能(XAI)と競合可能なLLMを組み合わせることで、高度なAI能力を活用しながら臨床の監視を維持できる透明で競合可能な精神診断システムを構築する可能性を示している。
私たちの実装は、https://github.com/Analytics-Everywhere-Lab/heart2mind.comで公開されています。
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