2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Technology to Quantify Psychiatric Symptoms Utilizing Behavioral and Physiological Data
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15K15434
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
岸本 泰士郎 慶應義塾大学, 医学部, 講師 (60348745)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三村 將 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 教授 (00190728)
江口 洋子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 研究員 (70649524)
藤田 卓仙 名古屋大学, 経済学研究科, 寄附講座准教授 (80627646)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 表情解析 / うつ病 / 躁うつ病 / 音声解析 / 機械学習 / 生活活動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、重症度評価の客観的指標に乏しい精神科領域において、機械学習というアプローチによって、画像（表情）、音声、日常生活活動を定量化し、うつ病/躁うつ病の重症度評価尺度と相関の高い、新しい重症度指標を開発することを目標としている。重症度指標の開発に当たっては、精神症状を機械学習で指標化するための解析方法の検討、機械学習を通じた症候学の整理などが、本研究の焦点となる。
研究方法の概略は以下のようである。うつ病、躁うつ病の患者のインタビューを行い、その場面を録画・録音する。また一般的に用いられるレーティングスケールによって患者の重症度評価を行い、機械学習のための教師データとする。記録された患者データを用いて前述の複数のモダリティに対する機械学習を行う。
初年度においては、個人識別情報とみなされるデータを扱うため、データのアップロードやストーレッジに関するセキュリティシステムの確立、研究を行うための倫理申請、さらに評価者の養成・質の維持を行い、パイロット研究段階のデータ収集を行った。
二年度においては、パイロット研究から本試験へと移行し、リクルートおよびデータ収集を進めた。またデータ収集方法や解析方法の改善を行った。二年度末までに、うつ病34症例、躁うつ病35症例から合計240程度のデータセットを集めることができた。
三年度においては、引き続きデータ収集を継続するとともに、解析アルゴリズムの改善に注力した。結果、うつ病の症状の有無の判定、重症度の推定、症状が改善したかどうかの判定を行う機械学習アルゴリズムを作成できた。
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