iDES https://blog.hatena.ne.jp/iDES/ 井出草平の研究ノート https://ides.hatenablog.com/ 生成AI 精神医学 診断学 link.springer.com 本研究は、音声特徴を用いたうつ病診断における伝統的機械学習（TML）と深層学習（DL）の診断精度を比較した系統的レビューおよびメタ解析である。2025年4月までの計25研究（TML：9件、DL：16件）を対象とした。解析の結果、TMLは感度0.82、特異度0.83、AUC 0.89を示し、DLは感度0.83、特異度0.86、AUC 0.91を記録した。両手法とも良好な診断精度を持つが、DLがわずかに上回る傾向が確認された。サブグループ解析では、サンプルサイズ、使用言語（英語が中国語より高精度）、診断基準（DSMよりPHQ-9等の尺度で高精度）などが性能に影響… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F01%2F25%2F220758" title="音声特徴に基づくうつ病検出のための従来法と深層学習法の診断精度：系統的レビューとメタ分析 - 井出草平の研究ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-01-25 22:07:58 rich https://ides.hatenablog.com/entry/2026/01/25/220758 1.0 100%