IEEEが提言を発表　フィットネストラッカーでこころの健康について分かること

ルー氏は数人の協力者とともに、アメリカ国立衛生研究所(NIH)のデータセット「All of Us」に登録されている8,900人以上の情報を収集し、ディープラーニングモデルWearNetを開発しました。
この研究の概要や、メンタルヘルスの状態を早めに知るためのツールとしてウェアラブルデバイスをどのように活用できるかについて、話を聞きました。

■ウェアラブルデバイスが、不安やうつのレベルを示すマーカーや変数として検出できるパラメーターには、どのようなものがあるでしょうか？
当モデルでうつ病や不安障害を検出する際、最も重要なのは1日当たりの総歩数です。私たちのディープラーニングモデルで得られた結果は、これまでの医学文献の結果とも一貫しています。他にも、安静時や活動時の消費カロリーや、座っている時間などもある程度重要な変数です。

■研究では、大規模で多様なデータセットの活用について述べられています。この研究の集団ではなぜ多様性が重要なのでしょうか？結果にはどのような影響がありましたか？
どのような機械学習モデルでも、汎化能力という大きな問題があります。モデルは既存のデータセットを用いてトレーニングされます。