基于日志数据的每日 PHQ-2 抑郁预测与预报
机器学习
2022-05-09 v1 人工智能
摘要
数字健康应用在评估和监测抑郁症等精神健康状况患者的福祉方面正变得日益重要。上述应用的一个常见目标是预测自我评估的患者健康问卷（PHQ）结果，以指示抑郁个体的当前症状严重程度。在本工作中，我们探索使用主动收集的数据在一个新收集的纵向数据集上预测和预报每日 PHQ-2 分数的潜力。我们使用留一受试者交叉验证，对每日 PHQ-2 分数预测获得最佳 MAE 为 1.417（在所使用的数据集中其范围为 0 到 12），以及使用截至最近 7 天的数据对 PHQ-2 分数预报获得最佳 MAE 为 1.914。这说明了在抑郁监测应用中纳入主动收集数据可获得的附加价值。
引用
@article{arxiv.2205.03391,
title = {Journaling Data for Daily PHQ-2 Depression Prediction and Forecasting},
author = {Alexander Kathan and Andreas Triantafyllopoulos and Xiangheng He and Manuel Milling and Tianhao Yan and Srividya Tirunellai Rajamani and Ludwig Küster and Mathias Harrer and Elena Heber and Inga Grossmann and David D. Ebert and Björn W. Schuller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03391},
year = {2022}
}