|
本研究は、医師の技量や患者との関係が診断に影響してしまう「うつ病」を、主観が介在しない客観的な数値によりスクリーニングする方法の確立を目指した。音声案内のもと、計測開始から判別までを自動で行うプロトタイプ製作を行った。ランダムな数字を発声する精神負荷をかけ、取得した生体情報から心拍数変動指数を算出し、うつ病か健常かの判別するアルゴリズムを搭載した。更に高精度な判別を行うため、機械学習を用いたアルゴリズムを開発した。
実際の患者を対象としたデータ収集を行ったが、安定的な計測には至らなかった。そこで、波形計測の乱れ等の問題を、開発したアルゴリズムにより解決し、高い精度での判別を可能とした。
|
