心理・背景因子データからの妊産期うつ病発症リスク診断 Risk Prediction of Depression Crisis during Pregnancy Using Supervised Learning Model

この論文をさがす

著者

抄録

本研究では,妊産期うつ病の発症リスク診断法の一つとして,得られたアンケート結果をノンパラメトリックな学習モデルによって解析し,疾患関連因子の組合せの探索と診断システムとしての予測モデルの有効性を検討した.結果,うつ病のような多因子の複雑な発症因子解析には,ノンパラメトリックな学習モデルによる解析は迅速かつ簡便であり,データの層別化によって有効な解析モデルを診断モデルの一つとして得られることを強く示すものであった.

Depression crisis during pregnancy is a type of mental diseases which 10 to 15 percentage of pregnant women suffers. Since depression is associated with mutifactorial causes including genetic factor and acquired social conditions, it has been a challenge to analyze the incidental factors that increases the risk of depression crisis. Among other depressions, depression during pregnancy has an advantage of clear determination of causable period, therefore considered to be model case of depression analysis. In this report, the combinational analysis of risk factors using supervised learning algorithm was applied to the questionnaire based information of patients with depression risks. By the appropriate combination with stratification of samples and prediction model, we succeeded in understanding depression risk with combinational risk factors.

収録刊行物

  • 生物工学会誌 : seibutsu-kogaku kaishi

    生物工学会誌 : seibutsu-kogaku kaishi 86(11), 519-523, 2008

    日本生物工学会

参考文献:  10件中 1-10件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007006361
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10401118
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09193758
  • NDL 記事登録ID
    9741142
  • NDL 雑誌分類
    ZP15(科学技術--化学・化学工業--醗酵・微生物工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-395
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  IR  NDL-Digital 
ページトップへ