アスリート・モニタリングにおける多変量バイオマーカー分析のための教師なし意思決定支援フレームワーク
arXiv cs.LG / 2026/4/17
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要点
- 本論文は、傷害のグランドトゥルース（正解ラベル）を必要とせずに、アスリートの潜在的な生理状態を学習する教師なし・多変量の意思決定支援フレームワークを提案している。
- バイオマーカーの「複数の組」を扱う空間上で動作するモジュール型の処理パイプラインを用い、前処理、臨床的な安全性スクリーニング、教師なしクラスタリング、重心ベースの解釈を統合して実務的な示唆につなげている。
- アマチュアサッカー選手の競技マイクロサイクルの実データを用いて、機械的な損傷と代謝ストレスを区別する一貫したプロファイルを、恒常性（ホメオスタシス）の状態を保ったまま抽出できることを示している。
- 合成データ拡張や構造安定性解析（階層クラスタリング、GMMに基づく高次元での安定性評価など）により、高次元設定での頑健性とスケール可能性を検証している。
- 本フレームワークは、従来の一変量または二値リスクモデルが見落としがちな「サイレント」なリスク表現型を検出することを狙い、より個別化されたモニタリングと意思決定を支援する。
