論文の概要: Depression Detection at the Point of Care: Automated Analysis of Linguistic Signals from Routine Primary Care Encounters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06193v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 21:08:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.615064
• Title: Depression Detection at the Point of Care: Automated Analysis of Linguistic Signals from Routine Primary Care Encounters
• Title（参考訳）: 要介護者の言語信号の自動解析
• Abstract要約: うつ病はプライマリケアでは診断されていないが、タイムリーな識別は依然として重要である。 初診時1,108例のうつ病の自動検出について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.125686189457369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depression is underdiagnosed in primary care, yet timely identification remains critical. Recorded clinical encounters, increasingly common with digital scribing technologies, present an opportunity to detect depression from naturalistic dialogue. We investigated automated depression detection from 1,108 audio-recorded primary care encounters in the Establishing Focus study, with depression defined by PHQ-9 (n=253 depressed, n=855 non-depressed). We compared three supervised approaches, Sentence-BERT + Logistic Regression (LR), LIWC+LR and ModernBERT, against a zero-shot GPT-OSS. GPT-OSS achieved the strongest performance (AUPRC=0.510, AUROC=0.774), with LIWC+LR competitive among supervised models (AUPRC=0.500, AUROC=0.742). Combined dyadic transcripts outperformed single-speaker configurations, with providers linguistically mirroring patients in depression encounters, an additive signal not captured by either speaker alone. Meaningful detection is achievable from the first 128 patient tokens (AUPRC=0.356, AUROC=0.675), supporting in-the-moment clinical decision support. These findings argue for passively collected clinical audio as a low-burden complement to existing screening workflows.
• Abstract（参考訳）: うつ病はプライマリケアでは診断されていないが、タイムリーな識別は依然として重要である。 デジタルスクライブ技術に共通する記録的臨床出会いは、自然主義的対話からうつ病を検出する機会を与える。 In the Establishing Focus study, with depression defined by PHQ-9 (n=253 depressed, n=855 non-depressed)。 我々は,Sentence-BERT + Logistic Regression (LR), LIWC+LR, ModernBERTの3つの教師付きアプローチをゼロショットGPT-OSSと比較した。 GPT-OSSは最強のパフォーマンス(AUPRC=0.510, AUROC=0.774)を達成し、LIWC+LRは監督モデル(AUPRC=0.500, AUROC=0.742)で競合した。 Dyadic transcriptsの組み合わせは単一話者構成よりも優れており、言語学的にうつ病の患者をミラーリングするプロバイダは、どちらの話者も捉えていない付加的なシグナルである。 最初の128の患者トークン(AUPRC=0.356, AUROC=0.675)から有意な検出が可能である。 これらの知見は、既存のスクリーニングワークフローを補完する低いバーデンとして、受動的に収集された臨床オーディオを論じている。

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