SCIE
SSCI
SCOPUS
KCI등재
Simultaneous Utilization of Mood Disorder Questionnaire and Bipolar Spectrum Diagnostic Scale for Machine Learning-Based Classification of Patients With Bipolar Disorders and Depressive Disorders
저자
Kyungwon Kim (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Hyun Ju Lim (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Je-Min Park (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Byung-Dae Lee (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Young-Min Lee (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Hwagyu Suh (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea) ; Eunsoo Moon (Department of Psychiatry and Biomedical Research Institute, Pusan National University Hospital, Busan, Republic of Korea)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
-주제어
KDC
510
등재정보
SCIE,SSCI,SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
877-884(8쪽)
DOI식별코드
제공처
Objective Bipolar and depressive disorders are distinct disorders with clearly different clinical courses, however, distinguishing between them often presents clinical challenges. This study investigates the utility of self-report questionnaires, the Mood Disorder Questionnaire (MDQ) and Bipolar Spectrum Diagnostic Scale (BSDS), with machine learning-based multivariate analysis, to classify patients with bipo-lar and depressive disorders.
Methods A total of 189 patients with bipolar disorders and depressive disorders were included in the study, and all participants complet-ed both the MDQ and BSDS questionnaires. Machine-learning classifiers, including support vector machine (SVM) and linear discrimi-nant analysis (LDA), were exploited for multivariate analysis. Classification performance was assessed through cross-validation.
Results Both MDQ and BSDS demonstrated significant differences in each item and total scores between the two groups. Machine learning-based multivariate analysis, including SVM, achieved excellent discrimination levels with area under the ROC curve (AUC) values exceeding 0.8 for each questionnaire individually. In particular, the combination of MDQ and BSDS further improved classifica-tion performance, yielding an AUC of 0.8762.
Conclusion This study suggests the application of machine learning to MDQ and BSDS can assist in distinguishing between bipolar and depressive disorders. The potential of combining high-dimensional psychiatric data with machine learning-based multivariate analysis as an effective approach to psychiatric disorders.
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