うつ病検出のためのデジタルバイオマーカーとしてのエントロピー支配的な時間的ボーカルダイナミクス

要旨: 自動うつ病検出はしばしば会話のシグナルを静的に集約することに依存しており、臨床的に意味のある行動ダイナミクスが見えにくくなる可能性があります。本研究では、DAIC-WOZコーパスを用いて、エントロピーに駆動された時間的バイオマーカーが、標準的なプール特徴を超えてうつ病検出を改善できるかどうかを調査しました。142名のラベル付き参加者を用いて、発話レベルの音響軌跡を再構成し、リークを考慮した検証のもとで、プールした時間的ベースライン、軌跡ダイナミクス、シャノンエントロピーのバイオマーカー、再起定量化、サンプルエントロピー、フラクタル複雑性、結合のバイオマーカーを比較しました。静的プーリングではAUCが0.593でしたが、軌跡ダイナミクスにより性能は0.637に向上し、エントロピーバイオマーカーはプールされたベースラインに対して最も強い統計的に有意な改善をもたらしました（AUC 0.646；ネストした交差検証AUC 0.615；順列p = 0.017）。エントロピーバイオマーカーは、再起、結合、サンプルエントロピー、フラクタルに基づく特徴を上回り、複数のバイオマーカーがフォールド間で安定していました。これらの結果は、うつ病に関連するシグナルが、平均的な音響レベルというよりも、会話のダイナミクスのエントロピーにより多く含まれている可能性を示しており、メンタルヘルス評価のための時間情報を取り入れたデジタル表現型を支持します。