AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-16
オートマトンと機械学習を統合した学生のうつ病予測フレームワーク
原題: An automata-machine learning integrated framework for intelligent mental health diagnostics
学生のうつ病は早期に予測されにくいという問題がある。本研究では、有限オートマトンによる行動モデルと機械学習を組み合わせ、学生の感情状態から特徴量を生成した。オートマトンによる特徴統合を加えたデータに、ランダムフォレストとKStarのアンサンブルを適用したところ、精度はベースラインの82.02%から96.88%に向上した。研究では、この手法が解釈可能性と行動の追跡可能性を保てると述べられている。