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カーネギーメロン大学、バージニア大学、ピッツバーグ大学、ワシントン大学による研究チームは2021年1月、抑うつ状態の発症や悪化を検出できる機械学習ベースの手法を発表した。

本研究は、大学生138名のスマートフォンとフィットネストラッカーで取得したデータを用い、学期末に抑うつ症状を経験した学生と、学期中に抑うつ症状が悪化した学生を特定するというもの。学期後の抑うつ症状の有無は85.7％の精度、症状の重症度の変化は85.4％の精度で検出可能とのこと。

また、学期末の11〜15週間前（2ヵ月半〜3ヵ月半）に80％以上の精度で抑うつ症状の有無や重症度の変化を予測でき、先制的な介入をするための十分な時間を確保できたとする。同研究チームは、本研究を学生の変化を検出し、抑うつ状態が発症する数週間前に症状を予測できるため、うつ病の予防にも意味を持つとしている。

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