[1L5-OS-18b] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI

[1L5-OS-18b-05] ドメインシフト評価指標を用いた個人差評価に基づくうつ病の判別手法

〇國丸 裕太¹、田谷 昭仁²、鈴木 経¹、菅谷 みどり¹ (1. 芝浦工業大学、2. 東京大学生産技術研究所)

キーワード：うつ病判別、生理指標、ドメインシフト、個人差

近年，うつ病をはじめとした精神疾患の判別のために生理指標を機械学習する手法が注目を集めている． 特に脳波は診断における恣 意が入りづらいことから，将来的には診断支援に用いられることが期待されている．一方，脳波をはじめとした生理指標は，年齢や性別などの要因による個人差がある．そのため，これらを考慮しない機械学習は精度が上がりにくいという課題がある．本研究では，生理指標における個人差の評価を行いうつ病判別を行うことを目的とする．目的の達成のため，ドメイン適応で用いられるドメインシフト評価指標により個人差を評価する手法を検討し，うつ病判別を行う手法を提案する．ドメインシフト評価指標はデータセット間の同時確率分布の不一致度（ドメインシフト）を評価する指標であり，これを個人ごとのデータ間で評価する．精神疾患判別用のデータセットに本検討手法を適用した結果，個人差を用いたクラスタリングにおいてうつ病者と健常者の間に顕著な差がみられ，有効性が示唆された．