[4C2-OS-27b] 人工知能の医療応用(2)

[4C2-OS-27b-02] 音声データを用いたうつ病重症度の深層学習解析

〇四井 美月¹、Liang Kuo-ching¹、廣原 茉耶¹、北沢 桃子²、吉村 道孝²、江口 洋子²、藤田 卓仙²、岸本 泰士郎²、榊原 康文¹ (1. 慶應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学医学部)

キーワード：医療診断、畳み込みニューラルネットワーク

精神疾患の診断は現在，問診に基づく医師の主観的判断によって行われている．このような現在の診断方法は医師の経験に強く依存するため，正確な診断を行うための客観的な診断方法を開発する必要があると言われている．したがって我々の目標は，デバイスによって記録されたデータからうつ病患者の重症度を客観的に計算する深層学習手法を構築することである．
本研究では，うつ病患者と健常者を音声データで分類する深層学習プログラムを開発する．