[1K3-GS-10] AI応用：医療・ヘルスケア

[1K3-GS-10-01] エネルギー地形解析(ELA)を活用したコロナ禍での抑うつ状態変動の定量的理解

〇立松 大機¹、中村 直俊¹、小池 進介²、岩見 真吾¹ (1. 名古屋大学、2. 東京大学)

キーワード：エネルギー地形解析(ELA)、精神医学、COVID-19

コロナ禍で生活様式は変化した。それに伴い、抑うつ状態の変化も起きたと予想される。本研究では、コロナ禍期間の前中後の約2年間に毎月、東京在住の高校生へと抑うつ状態を問いた質問紙を利用し、エネルギー地形解析(ELA)で抑うつ状態変動の集団特性の検出を行った。結果として、抑うつ状態変動の起こりやすさをエネルギー障壁として定量的に確認できた。また、そのエネルギー障壁がコロナ禍で変化していく様子も検出でき、コロナ禍ではエネルギー障壁が高く、抑うつ状態へ変化しにくいとわかった。これらの結果は先行研究での結果とも一致し、精神医学分野の質問紙に対して、ELAが活用可能であることを示した。さらに、クラスタリングを行うことで、抑うつ変動が大きいグループと小さいグループで分けてELAを行なった。両グループ間で同様のエネルギー障壁変化の傾向が見られる一方、抑うつ状態変化の違いがあることが示唆される結果を得られた。その他付随して本研究を進めるにあたって、データ駆動的な3Dエネルギー地形描画手法やPythonパッケージを開発した。