早期うつ状態検出のためのマルチモーダル対話データセットに基づくうつ状態検出モデルの性能評価

ストレスや不安によるうつ病が世界的に増加しており,日本でも深刻な問題となっている.しかし,カウンセラーや精神科医の不足により早期発見が困難である.本研究では,我々の研究グループで構築しているカウンセリング面談時の言語・音声・動画・心拍及びアンケートデータから成るデータセットを用いて,最新のMambaベースのマルチモーダルうつ状態検出モデルの学習・評価を行った.その結果,既存の大規模データセットを用いた事前学習と本データセットでの微調整が,モデル性能の向上に効果的であることが分かった.