本研究では、カンナビス使用が個人の行動パターンと生理状態に及ぼす影響を明らかにするため、説明可能な人工知能(XAI)技術を活用した。
特徴量の重要度分析(SHAP)では、カンナビス使用時の行動変化、睡眠パターン、使用期間などの特徴が予測に大きな影響を及ぼすことが示された。ルール抽出(SkopeRules)では、加速度センサーデータや睡眠時間などから、カンナビス使用時の特徴的な行動パターンを表す明確なルールが導出された。解釈可能な決定木モデルでは、睡眠時間や曜日などの要因がカンナビス使用の予測に重要であることが視覚的に示された。さらに、counterfactual分析では、睡眠時間や活動量の変化がカンナビス使用の予測に大きな影響を及ぼすことが明らかになった。
これらの分析結果から、カンナビス使用は個人の行動パターンと生理状態に複雑な影響を及ぼすことが示された。XAIを活用することで、医療従事者は患者の特性に合わせた効果的な介入策を立案できるようになる。例えば、睡眠の質が関連する場合は睡眠衛生の改善に焦点を当てるなど、個別最適化された治療アプローチが可能となる。XAIは医療現場での意思決定プロセスの透明性を高め、医療従事者と患者の信頼関係を強化する上で重要な役割を果たすと考えられる。
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