JP2021523441A - 機械学習ベースの診断分類器 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
本出願は米国特許法第119条の下で、2018年5月1日に出願され「Machine Learning−Based Diagnostic Classifier」と題された米国仮出願第62/665,243号の優先権を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれている。
本開示は概して医療診断ツールに関し、より詳細には、機械学習ベースのメンタルヘルス診断ツールのためのシステム及び方法に関する。
メンタルヘルスのスクリーニング及び診断には、クリニック内で患者と高度なトレーニングを受けた専門家との間で時間のかかる面談を行う必要がある。現在利用可能な遠隔で実施される自己評価は個別の診断カテゴリに基づく傾向があり、これは、介入を必要とする診断横断的なまたは無症状の行動変化を明らかにすることができない場合がある。
本開示の様々な例は、患者のメンタルヘルスをスクリーニングするためのシステム及び方法を対象とする。第1の実施形態では、例示的なシステムは、ディスプレイ、マイクロフォン、カメラ、メモリ、及び制御システムを含む。カメラは、ディスプレイの前の画像をキャプチャするように配置され、ビデオデータを出力するように構成される。メモリは、機械実行可能コードを含む機械可読媒体を含み、ユーザのメンタルヘルスを評価する方法を実行するための命令が記憶されている。制御システムは、メモリに結合され、1つまたは複数のプロセッサを含み、機械実行可能コードを実行する。これは、制御システムに、次の一連のステップを実行させる。
以下の説明では、様々な開示した実施態様の完全な理解を提供するために、特定の具体的な詳細を述べている。しかしながら、関連技術の当業者は、これらの具体的な詳細の1つまたは複数なしで、または他の方法、コンポーネント、材料などを用いて、実施態様が実践され得ることを認識するであろう。他の例では、コンピュータシステム、サーバコンピュータ及び/または通信ネットワークに関連するよく知られている構造については、実施態様の説明を不必要に曖昧にしないように、詳細に図示も説明もしていない。
(1)「できるだけ他の人を喜ばせたい」(tci28t)、
(2)「じっと座っていられないほど落ち着かないことがよくある」(chaphypo8)、
(3)「理由がわからず気分が幸せから悲しみに変わることがよくある」(bipolariil)、
(4)「一人でするのが楽しいこともあるが、大抵は他の人と一緒にするほうが楽しいと思う」(chapsoc8)、
(5)「私はほとんどの人よりも感傷的である」(tci55t)、
(6)「私は自分がする全てのことで優れていたい」(tci72p)、
(7)「人々は私をかなり自由奔放で自発的な人だと考えている」(mpq243)、
(8)「私は必要なもの全てを人々から真に得ることは決してないと感じている」(bipolarii26)、
(9)「なじみのない環境では、自分で驚くほど積極的で社交的なことが多い」(chaphypo7)、
(10)「私は決断を下す前に、長い間物事について考えることを好む」(tci61t)、
(11)「アイデアやひらめきが思い浮かぶのが速すぎて、全てを表現できないことがある」(chaphypo5)、
(12)「私にはたくさんの趣味がある」(dicks)、
(13)「私は自分の問題を自分自身に留めておくことを好む」(tci68t)、
(14)「私の注意は他のことに移りやすいので、長い間同じ興味を保つのは難しい」(tci35t)、
(15)「やりがいのある部分が完了した後、プロジェクトの最終的な詳細をまとめるのに苦労する頻度はどれくらいか」(finaldetail)、
(16)「簡単だとしても、仕事をゆっくり始めることを好む」(tci189p)、及び、
(17)「大抵、私はほとんどの人よりも将来何かがうまくいかないかもしれないと心配している」(tci81t)。
当業者には容易に理解されるように、これらの質問の変形も、開示したシステム及び方法で使用することができる。本開示の様々な例において、いくつかの追加の質問を使用することができ、置換的/代替的な質問を使用することができ、または質問の一部を省略することができる。
本開示では、本開示の様々な実施形態を実行するために様々なシステムを使用できることを企図している。図7Aは、図7B、図7C、図7D、図8、及び図9のそれぞれの方法720、730、740、800、及び900を含む本開示の様々な方法を実行するように構成することができる例示的なシステム700Aを提示する。具体的には、システム700Aは、ディスプレイ702、ユーザ704、カメラ706、カメラの視野706a、ユーザインターフェース708、リモートコンピューティングデバイス710、及びマイクロフォン712を含む。
図7Bは、本開示の例示的な実施態様による例示的な方法論700Bを示している。方法論700Bは、ユーザにテストを提供し、図7Aに関して上記で論じたように、システム700Aによって実施することができる。
図8は、本開示の例示的な実施態様による例示的な方法論800を示している。方法論800は、テストをユーザに実施する方法を提供し、図7Aに関して上記で論じたように、システム700Aによって実施することができる。
図9は、本開示の例示的な実施態様による例示的な方法論900を示している。方法論900は、テストをユーザに実施する方法を提供し、図7Aに関して上記で論じたように、システム700Aによって実施することができる。
本開示の様々な態様は、当業者によって容易に理解されるように、機械学習アルゴリズムによって実行することができる。一部の例では、図7Bのステップ725、方法論740、図8のステップ850、及び図9のステップ950は、教師ありまたは教師なしのアルゴリズムによって実行することができる。たとえば、システムは、(1)決定木(「DT」)、(2)ベイジアンネットワーク(「BN」)、(3)人工ニューラルネットワーク(「ANN」)、または(4)サポートベクターマシン(「SVM」)を含む、より基本的な機械学習ツールを利用し得る。他の例では、深層学習アルゴリズム、または他のより高度な機械学習アルゴリズム、たとえば、畳み込みニューラルネットワーク(「CNN」)、またはカプセルネットワーク(「CapsNet」)が使用され得る。
本明細書の開示は、任意のタイプのハードウェア及び/またはソフトウェアで実装され得ること、ならびに事前にプログラムされた汎用コンピューティングデバイスであり得ることを最初に理解されたい。たとえば、システムは、サーバ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、シンクライアント、または任意の適切な1つまたは複数のデバイスを使用して実装され得る。本開示及び/またはそのコンポーネントは、単一の場所にある単一のデバイスであり得、または電気ケーブル、光ファイバーケーブルなどの任意の通信媒体を介して、または無線方式で任意の適切な通信プロトコルを使用して相互に接続される単一または複数の場所にある複数のデバイスであり得る。
上記の種々の方法及び技法は、本発明を実施するいくつかの手段を提供する。当然ながら、必ずしも記載した全ての目的または利点を、本明細書に記載した任意の特定の実施形態に従って達成できるとは限らないことを理解されたい。よって、たとえば、当業者は、本明細書で教示または示唆した他の目的または利点を必ずしも達成することなく、本明細書で教示した1つの利点または利点群を達成または最適化するように、これらの方法を実行できることを認識するであろう。様々な代替例について本明細書において言及している。一部の実施形態は、1つの、他の、またはいくつかの特徴を具体的に含むが、他のものは、1つの、他の、またはいくつかの特徴を具体的に除外し、さらに他のものは、1つの、他の、またはいくつかの有利な特徴を含めることによって特定の特徴を軽減することを理解されたい。
Claims (31)
- ディスプレイと、
マイクロフォンと、
前記ディスプレイの前の画像をキャプチャするように配置され、ビデオデータを出力するように構成されたカメラと、
ユーザインターフェースと、
ユーザのメンタルヘルスを評価する方法を実行するための命令が記憶された機械実行可能コードを含む機械可読媒体を含むメモリと、
1つまたは複数のプロセッサを含む、前記メモリに結合された制御システムであって、前記機械実行可能コードを実行して、前記制御システムに、
テストを開始する指示を前記ユーザインターフェースから受け取ると、前記制御システムによってテストアプリケーションを実行することと、
前記制御システムによって、前記テストを停止する指示を受け取ると、前記テストアプリケーションを終了することと、
を行わせるように構成されている、前記制御システムと、
を備え、
前記テストアプリケーションが、
各質問のテキスト及び回答を含むメンタルヘルス質問票からの一連の質問を前記ディスプレイに表示することと、
前記カメラによって記録されたライブビデオデータを前記ディスプレイに表示することと、
前記カメラによってテストビデオデータのセットを記録することと、
前記マイクロフォンによってテストオーディオデータのセットを記録することと、
回答の選択を生成するために、前記一連の質問のそれぞれに対する回答を前記ユーザインターフェースを介して受け取ることと、
前記ユーザのメンタルヘルス表示を出力するために、機械学習モデルを使用して、前記回答の選択、前記テストビデオデータのセット、及び前記オーディオデータのセットを処理すること、
を含む、
患者のメンタルヘルスをスクリーニングするためのシステム。 - 前記テストアプリケーションを停止する前記指示が、
前記制御システムによる、前記カメラによってキャプチャされる画像内にユーザの顔がないという判定
を含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記マイクロフォンによって記録することが、
前記ユーザが話していると前記制御システムによって判定すると、前記記録を開始すること
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記制御システムが、
前記テストビデオデータのセットと前記テストオーディオデータのセットとを受け取ることと、
複数のビデオセグメントを識別するために、前記受け取ったテストビデオデータのセットを前処理することであって、各ビデオセグメントが、前記一連の質問の中の1つの質問に対応し、かつ時間ウィンドウを含む、前記前処理することと、
複数のオーディオセグメントを識別するために、前記受け取ったテストオーディオデータのセットを前処理することであって、各オーディオセグメントが、前記一連の質問の中の1つの質問に対応し、かつ時間ウィンドウを含む、前記前処理することと、
を行うようにさらに構成されている、請求項1に記載のシステム。 - 前記制御システムが、
重複する時間ウィンドウを識別するために、前記複数のオーディオセグメント及び前記複数のビデオセグメントを前処理することと、
前記識別された重複する時間ウィンドウに基づいて、統合されたオーディオ及びビデオセグメントのセットを出力することと、
を行うようにさらに構成されている、請求項4に記載のシステム。 - 前記機械学習モデルが、一般化線形モデル、回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、及び教師あり機械学習分類モデルのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載のシステム。
- 前記機械学習モデルが一般化線形モデルを含み、
前記一般化線形モデルが、
複数の個人のそれぞれが1つまたは複数のメンタルヘルス障害を有するか否かを示す前記複数の個人についてのラベル付きトレーニングデータを受け取ることであって、前記ラベル付きトレーニングデータが、
トレーニングテスト中に記録した前記複数の個人のそれぞれについて記録されたオーディオ及びビデオデータと、
前記複数の個人のそれぞれからの前記質問票への回答の選択と、
を含む、前記受け取ることと、
前記ラベル付きトレーニングデータから複数の特徴を決定することと、
前記複数の特徴に基づいて、教師あり様式で初期機械学習モデルをトレーニングすることと、
前記初期機械学習モデルの前記トレーニングに基づいて、前記複数の特徴のそれぞれについて重要性尺度を抽出することと、
前記複数の特徴についての前記抽出された重要性尺度に基づいて、複数のサブセット機械学習モデルを生成することと、
前記生成された複数のサブセット機械学習モデルの分類性能を評価することと、
前記サブセット機械学習モデルの少なくとも1つを前記一般化線形モデルとして選択することと、
によって生成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記メンタルヘルス表示が、前記ユーザが複数のメンタルヘルス障害のうちの1つを有する可能性を特定し、前記複数のメンタルヘルス障害が、神経精神障害、統合失調症、及び双極性障害を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記メンタルヘルス表示が、前記ユーザが患者であるか健常対照であるかを識別する、請求項1に記載のシステム。
- ディスプレイと、
マイクロフォンと、
前記ディスプレイの前の画像をキャプチャし、ビデオデータを出力するように構成されたカメラと、
ユーザインターフェースと、
方法を実行するための命令が記憶された機械実行可能コードを含む機械可読媒体を含むメモリと、
1つまたは複数のプロセッサを含む、前記メモリに結合された制御システムであって、前記機械実行可能コードを実行して、前記制御システムに、
テストを開始する指示を前記ユーザインターフェースを介して受け取り、前記テストを停止する指示を受け取るまでテストアプリケーションを実行すること、
を行わせるように構成されている、前記制御システムと、
を備え、
前記テストアプリケーションが、
前記ユーザが読むために前記ディスプレイにテキストを表示することと、
前記テスト中にテストビデオデータのセットを前記カメラによって記録することと、
前記カメラによって記録されたライブビデオデータを表示するウィンドウを前記ディスプレイに表示することと、
前記テスト中に、
前記ユーザの顔を識別する、
前記顔の複数のピクセルの全てがフレーム内にあるか否かを判定する、及び
前記顔が前記フレームの外側にある場合に前記テストを停止する
ために、前記テストビデオデータのセットを継続的に処理することと、
前記テスト中にテストオーディオデータのセットを前記マイクロフォンによって記録することと、
オーディオ及びビデオ特徴を識別するために、前記テストオーディオデータのセット及び前記テストビデオデータのセットを処理して、前記オーディオ及びビデオ特徴を前記メモリに記憶することと、
を含む、
患者のメンタルヘルスをスクリーニングするためのシステム。 - 前記表示されたテキストが、各質問についてのテキスト及び回答を含むメンタルヘルス質問票からの一連の質問を含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記オーディオ及びビデオ特徴のそれぞれが、前記一連の質問の中の質問に対応する、請求項11に記載のシステム。
- 前記テストオーディオデータのセット及び前記テストビデオデータのセットを処理することが、
重複する時間ウィンドウを識別するために、前記テストオーディオデータ及び前記テストビデオデータのセットを前処理することと、
前記識別された重複する時間ウィンドウに基づいて、統合されたオーディオ及びビデオセグメントのセットを出力することと、
前記ユーザのメンタルヘルス状態を特定するために、前記統合されたオーディオ及びビデオセグメントのセットを機械学習モデルによって処理することと、
をさらに含む、請求項10に記載のシステム。 - 前記機械学習モデルが、一般化線形モデル、回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、及び教師あり機械学習分類モデルのうちの少なくともの1つである、請求項13に記載のシステム。
- 前記機械学習モデルが一般化線形モデルを含み、
前記一般化線形モデルが、
複数の個人のそれぞれが1つまたは複数のメンタルヘルス障害を有するか否かを示す前記複数の個人についてのラベル付きトレーニングデータを受け取ることであって、前記ラベル付きトレーニングデータが、
トレーニングテスト中に記録した前記複数の個人のそれぞれについて記録されたオーディオ及びビデオデータと、
前記複数の個人のそれぞれからの前記質問票への回答の選択と、
を含む、前記受け取ることと、
前記ラベル付きトレーニングデータから複数の特徴を決定することと、
前記複数の特徴に基づいて、教師あり様式で初期機械学習モデルをトレーニングすることと、
前記初期機械学習モデルの前記トレーニングに基づいて、前記複数の特徴のそれぞれについて重要性尺度を抽出することと、
前記複数の特徴についての前記抽出された重要性尺度に基づいて、複数のサブセット機械学習モデルを生成することと、
前記生成された複数のサブセット機械学習モデルの分類性能を評価することと、
前記サブセット機械学習モデルの少なくとも1つを前記一般化線形モデルとして選択することと、
によって生成される、請求項13に記載のシステム。 - 方法を実行するための命令が記憶された機械実行可能コードを含む機械可読媒体を含むメモリと、
1つまたは複数のプロセッサを含む、前記メモリに結合された制御システムであって、前記機械実行可能コードを実行して、前記制御システムに、
メンタルヘルス質問票からの一連の質問に対するユーザからの回答を表す回答データのセットを受け取ることと、
前記ユーザがテキストを読んでいる間の前記ユーザの顔を表す、テスト中に記録されたテストビデオデータのセットを受け取ることと、
ビデオ特徴のセットを出力するために、前記テストビデオデータのセットを処理することと、
前記ユーザがテキストを読んでいる間の前記ユーザの声を表す、前記テスト中に記録されたテストオーディオデータのセットを受け取ることと、
オーディオ特徴のセットを出力するために、前記オーディオデータのセットを処理することと、
前記ユーザのメンタルヘルスの表示を出力するために、機械学習モデルを使用して、前記回答データのセット、前記ビデオ特徴のセット、及び前記オーディオ特徴のセットを処理することと、
を行わせるように構成されている、前記制御システムと、
を備える、
患者のメンタルヘルスをスクリーニングするためのシステム。 - 前記機械学習モデルが、一般化線形モデル、回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、及び教師あり機械学習分類モデルのうちの少なくとも1つである、請求項16に記載のシステム。
- 前記機械学習モデルが一般化線形モデルを含み、
前記一般化線形モデルが、
複数の個人のそれぞれが1つまたは複数のメンタルヘルス障害を有するか否かを示す前記複数の個人についてのラベル付きトレーニングデータを受け取ることであって、前記ラベル付きトレーニングデータが、
トレーニングテスト中に記録した前記複数の個人のそれぞれについて記録されたオーディオ及びビデオデータと、
前記複数の個人のそれぞれからの前記質問票への回答の選択と、
を含む、前記受け取ることと、
前記ラベル付きトレーニングデータから複数の特徴を決定することと、
前記複数の特徴に基づいて、教師あり様式で初期機械学習モデルをトレーニングすることと、
前記初期機械学習モデルの前記トレーニングに基づいて、前記複数の特徴のそれぞれについて重要性尺度を抽出することと、
前記複数の特徴についての前記抽出された重要性尺度に基づいて、複数のサブセット機械学習モデルを生成することと、
前記生成された複数のサブセット機械学習モデルの分類性能を評価することと、
前記サブセット機械学習モデルの少なくとも1つを前記一般化線形モデルとして選択することと、
によって生成される、請求項16に記載のシステム。 - プロセッサ実行可能命令またはデータの少なくとも1つを記憶する少なくとも1つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体と、
前記少なくとも1つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体に通信可能に結合された少なくとも1つのプロセッサと、
を備え、
動作において、前記少なくとも1つのプロセッサが、
複数の個人のそれぞれが複数のメンタルヘルス障害のうちの1つまたは複数を有するか否かを示す前記複数の個人についてのデータを含むラベル付きトレーニングデータを受け取ることであって、前記ラベル付きトレーニングデータが、
前記複数の個人に実施されたメンタルヘルス質問票への回答と、
前記複数の個人のそれぞれがデジタルディスプレイからのテキストを読んでいる間に記録されたビデオデータ及びオーディオデータであって、前記ビデオデータが、前記個人の顔を含む前記ビデオデータの部分を識別するように処理され、前記オーディオデータが、前記個人の声を表す音を識別するように処理される、前記ビデオデータ及び前記オーディオデータと、
をさらに含む、前記受け取ることと、
複数の特徴を出力するために、前記回答、前記オーディオデータ、及び前記ビデオデータを処理することと、
前記受け取ったトレーニングデータに基づいて、教師あり様式で初期機械学習モデルをトレーニングすることと、
前記トレーニングされた初期機械学習モデルから前記複数の特徴のそれぞれについて重要性尺度を抽出することと、
前記複数の特徴についての前記抽出された重要性尺度に基づいて、複数のサブセット機械学習モデルを生成することと、
前記生成された複数のサブセット機械学習モデルの分類性能を評価することと、
前記複数のサブセット機械学習モデルの少なくとも1つを診断分類器として選択することと、
前記診断分類器の前記特徴を、スクリーニングツールとして後で使用するために、前記少なくとも1つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体に記憶することと、
を行うように構成されている、
機械学習トレーニングシステム。 - 前記選択されたサブセット機械学習モデルが、前記複数の特徴の一部分を含み、前記部分が、閾値を上回る重要性尺度を有する特徴から選択される、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記複数の特徴のうちの少なくとも20個の特徴が、前記閾値を上回る重要性尺度を有し、前記部分が少なくとも10個の特徴及び20個未満の特徴を含む、請求項20に記載の機械学習システム。
- 前記サブセット機械学習モデルのそれぞれが、前記複数の特徴の前記部分の、異なる選択を含む、請求項20に記載の機械学習システム。
- 前記診断分類器が、個人を、健康であるか、または一般的なメンタルヘルスの問題を有すると識別するメンタルヘルス表示を出力するように構成されている、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記診断分類器が、個人を、健康であるか、または特定のメンタルヘルスの問題を有すると識別するメンタルヘルス表示を出力するように構成されている、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記診断分類器が、個人を、第1の特定のメンタルヘルス障害を有するか、または第2の特定のメンタルヘルス障害を有すると識別するメンタルヘルス表示を出力するように構成されている、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記診断分類器が、個人のメンタルヘルス障害を発症するリスクを特定するメンタルヘルス表示を出力するように構成されている、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記ラベル付きトレーニングデータが、
前記複数の個人のうちの各個人について、前記個人が健康であるか否か、前記個人が一般的なメンタルヘルスの問題を有するか否か、前記個人が1つまたは複数の特定のメンタルヘルス障害を有するか否か、前記個人に一般的なメンタルヘルスの問題を発症するリスクがあるか否か、または前記個人に1つまたは複数の特定のメンタルヘルス障害を発症するリスクがあるか否か、のうちの少なくとも1つの表示
をさらに含む、請求項19に記載の機械学習システム。 - 前記初期機械学習モデルをトレーニングすることが、ロジスティック回帰を用いたk分割交差検証を使用することをさらに含む、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記サブセット機械学習モデルのそれぞれが、前記複数の特徴の、異なる組み合わせを含む、請求項19に記載の機械学習システム。
- 前記ラベル付きトレーニングデータが、機能的測定データまたは生理学的測定データの少なくとも1つをさらに含む、請求項19に記載の機械学習システム。
- 治療反応をテストする少なくとも1つの臨床試験における中間結果またはエンドポイント結果の少なくとも1つを評価するために、前記診断分類器の前記特徴をスクリーニングツールとして使用すること
をさらに含む、請求項19に記載の機械学習システム。
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