Multimodal Biomarkers for Schizophrenia: Towards Individual Symptom Severity Estimation

要約

深い学習を使用した統合失調症評価に関する研究は、通常、障害の有無を検出する分類タスクとしてそれを扱い、状態を過度に複製し、その臨床的適用性を低減します。
この伝統的なアプローチは、統合失調症の複雑さを見落とし、医療環境での実際的な価値を制限しています。
この研究は、音声、ビデオ、テキストの入力を統合するマルチモーダルアプローチを使用して、個々の症状の重症度推定に焦点を移します。
精度と堅牢性を向上させるために、各モダリティとマルチモーダルフレームワークの単峰性モデルを開発します。
より詳細な症状プロファイルをキャプチャすることにより、このアプローチは診断精度を高め、パーソナライズされた治療をサポートし、メンタルヘルス評価のためのスケーラブルで客観的なツールを提供するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Studies on schizophrenia assessments using deep learning typically treat it as a classification task to detect the presence or absence of the disorder, oversimplifying the condition and reducing its clinical applicability. This traditional approach overlooks the complexity of schizophrenia, limiting its practical value in healthcare settings. This study shifts the focus to individual symptom severity estimation using a multimodal approach that integrates speech, video, and text inputs. We develop unimodal models for each modality and a multimodal framework to improve accuracy and robustness. By capturing a more detailed symptom profile, this approach can help in enhancing diagnostic precision and support personalized treatment, offering a scalable and objective tool for mental health assessment.

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