Open Accessになっているので論文は下記から参照できます。たまに信頼性が疑わしい論文が紹介されていることがありますが、この論文はACMという計算機科学では有名な団体の査読付き論文誌ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI)で採択されたものです。もちろん、数人の査読者が採録の可否を評価しただけなので100%の技術的保証はありません。
Detecting Depression and Predicting its Onset Using Longitudinal Symptoms Captured by Passive Sensing: A Machine Learning Approach With Robust Feature Selection https://dl.acm.org/doi/10.1145/3422821
ちなみに、AIとは書いてありますが深層学習ではなく旧来の機械学習技術を使っていて、論文の新規性はむしろ特徴量のデザインにあるようです。これも、古い機械学習だからAIと呼べないということはありませんがAI=深層学習、とお考えになる方が多いと思うので念の為。
Detecting Depression and Predicting its Onset Using Longitudinal Symptoms Captured by Passive Sensing: A Machine Learning Approach With Robust Feature Selection
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3422821
「大学生138人で実験を行い、学期後の抑うつ状態の有無を85.7%の精度で検出し、症状の変化を85.4%の精度で検出したという」
テレワークやその他諸々の制約、最悪の場合は解雇や経済苦、精神苦からの自殺です。自殺率はコロナ前2倍のペースで推移しています。一刻も早くこの技術が社会で広く使われることを望みます。
不登校の裏側には心身の健康の問題があることが多く、AIやウェアラブル機器には、人生を大きく変えるポテンシャルがあると強く感じます。
こうした端末が低価格で行き渡り、自己管理や相談が当たり前になる世界になって欲しいものです。