うつ病、不安、ストレスの症状マッピングと個別化ケア：データ駆動型AIアプローチ
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Symptom mapping and personalized care for depression, anxiety and stress: A data-driven AI approach.
雑誌名：Comput Biol Med. 2024 Nov; 182: 109146.
概 要：
本研究は、うつ病、不安、ストレスの症状をマッピングし、個別化されたケアを支援するためのAIアプローチを提案しています。これらのメンタルディスオーダーは、世界中で多くの人々に影響を与えており、治療には薬物療法や心理療法に加え、AIを活用した個別化療法の指示が含まれます。従来のAIアプローチは診断支援に偏りがちですが、本研究は症状の影響を明らかにし、患者の症状と個人データに基づいてメンタルディスオーダーの重症度を推定することを目指しています。
方 法：
242人の患者から収集したデータを用い、うつ病、不安、ストレス尺度（DASS-21）に基づいてデータマイニング技術を活用し、症状マッピングを行いました。この知識をもとに、ファジィ推論システム（FIS）を構築し、患者の症状と個人データに基づいてメンタルディスオーダーの重症度を推定しました。
結 果：
データマイニングの結果は、精度92.98%以上、感度86.02%以上、特異度97.32%以上、カッパ統計87.98%以上を示し、一貫したパターンが確認されました。FISの結果も含め、提案されたアプローチは、うつ病、不安、ストレスの症状を迅速に予測するのに役立ち、外来スクリーニングや緊急ケアを促進する可能性があることが示されました。また、症状の関連付け、専門的ケアへの紹介、治療提案、さらにはメンタルディスオーダーに関連しない他の疾患の調査にも寄与することが期待されます。
結 論：
本研究のアプローチは、メンタルディスオーダーの症状を迅速に予測し、医療専門家の支援を行う可能性を示しており、患者ケアの向上に寄与することが期待されます。