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김영태 (연세대학교) 이진경 (연세대학교) 에르덴바야르 (연세대학교) 황상원 (연세대학교) 임효상 (연세대학교) 서병석 (상지대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,042 - 1,046 (5page)

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In this study, we proposed an artificial intelligence model for predicting depression in middle-aged and elderly patients using sleep patterns. We analyzed sleep pattern data measured for the regional elderly population from a wearable smartwatch(Galaxy Watch 2). The proposed AI model is constructed by the long short-term model (LSTM) to predict depression as a PHQ-9 score. We obtained a very robust performance with an F1-score of 85.89%, using sleep data of 32 time steps within 5 days from the survey date. Our result showed the possibility of depression prediction based on sleep patterns only using AI algorithms.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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