論文の概要: Personal Mental Health Navigator: Harnessing the Power of Data, Personal
Models, and Health Cybernetics to Promote Psychological Well-being
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09131v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 18:34:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 05:28:30.726062
- Title: Personal Mental Health Navigator: Harnessing the Power of Data, Personal
Models, and Health Cybernetics to Promote Psychological Well-being
- Title(参考訳): パーソナルメンタルヘルスナビゲータ: 心理的幸福を促進するために、データ、パーソナルモデル、健康サイバーネティクスの力を活用する
- Authors: Amir M. Rahmani, Jocelyn Lai, Salar Jafarlou, Asal Yunusova, Alex. P.
Rivera, Sina Labbaf, Sirui Hu, Arman Anzanpour, Nikil Dutt, Ramesh Jain,
Jessica L. Borelli
- Abstract要約: 個人化メンタルヘルスナビゲーション(MHN)の概念を紹介します。
MHNは測定、推定、ガイダンスの連続的な循環ループを展開し、個人のメンタルヘルス状態を健康地帯に向かって操縦します。
大学生の総合的ストレス管理のための12ヶ月のパイロットケーススタディを通じて,パーソナライズドmhnアプローチの実現可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.491393414479041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditionally, the regime of mental healthcare has followed an episodic
psychotherapy model wherein patients seek care from a provider through a
prescribed treatment plan developed over multiple provider visits. Recent
advances in wearable and mobile technology have generated increased interest in
digital mental healthcare that enables individuals to address episodic mental
health symptoms. However, these efforts are typically reactive and
symptom-focused and do not provide comprehensive, wrap-around, customized
treatments that capture an individual's holistic mental health model as it
unfolds over time. Recognizing that each individual is unique, we present the
notion of Personalized Mental Health Navigation (MHN): a therapist-in-the-loop,
cybernetic goal-based system that deploys a continuous cyclic loop of
measurement, estimation, guidance, to steer the individual's mental health
state towards a healthy zone. We outline the major components of MHN that is
premised on the development of an individual's personal mental health state,
holistically represented by a high-dimensional cover of multiple knowledge
layers such as emotion, biological patterns, sociology, behavior, and
cognition. We demonstrate the feasibility of the personalized MHN approach via
a 12-month pilot case study for holistic stress management in college students
and highlight an instance of a therapist-in-the-loop intervention using MHN for
monitoring, estimating, and proactively addressing moderately severe depression
over a sustained period of time. We believe MHN paves the way to transform
mental healthcare from the current passive, episodic, reactive process (where
individuals seek help to address symptoms that have already manifested) to a
continuous and navigational paradigm that leverages a personalized model of the
individual, promising to deliver timely interventions to individuals in a
holistic manner.
- Abstract(参考訳): 伝統的に、メンタルヘルスの体制は、患者が複数の提供者訪問を通じて発達した所定の治療計画を通じて提供者からケアを求めるエピソディック精神療法モデルに従っている。
近年のウェアラブルとモバイル技術の発展により、個人が心身の健康症状に対処できるデジタルメンタルヘルスへの関心が高まっている。
しかしながら、これらの取り組みは一般的に反応性と症状に焦点を当てており、時間とともに広がる個人の総体的メンタルヘルスモデルを捉える包括的で包括的でカスタマイズされた治療を提供しない。
個別の個人が独特であることを認識し、パーソナライズドメンタルヘルスナビゲーション (mhn) という概念を提示する。これは、個人のメンタルヘルス状態を健全なゾーンに向けて操るために、測定、推定、ガイダンスの連続的な循環を展開するセラピスト・イン・ザ・ループ、サイバーネティックな目標ベースのシステムである。
感情・生物学的パターン・社会学・行動・認知といった複数の知識層からなる高次元のカバーで表される個人の精神的健康状態の発達を前提としたmhnの主要な構成要素について概説する。
大学生の総合的ストレス管理のための12ヶ月のパイロットケーススタディを通じて, パーソナライズされたMHNアプローチの有効性を実証し, 持続的期間にわたる中等度のうつ病のモニタリング, 推定, 積極的対処にMHNを使用したセラピスト・イン・ザ・ループ介入の事例を強調した。
私たちは、MHNがメンタルヘルスを、現在の受動的でエピソジックでリアクティブなプロセス(個人がすでに現れている症状に対処する手助けをする)から、個人のパーソナライズされたモデルを活用する継続的かつナビゲーションのパラダイムに転換する道を開いたと信じています。
関連論文リスト
- Then and Now: Quantifying the Longitudinal Validity of Self-Disclosed
Depression Diagnoses [15.002282686061905]
精神的な健康診断の自己開示は、時間とともに実際にどのような関係があるのか?
我々は5年以上前にうつ病の診断をソーシャルメディアで公表した個人による最近の活動を分析した。
自己開示診断を用いてキュレートしたデータセットにおける人格関連バイアスの存在の証拠を拡大した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T15:02:03Z) - The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data [57.729312306803955]
本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T17:19:12Z) - Objective Prediction of Tomorrow's Affect Using Multi-Modal
Physiological Data and Personal Chronicles: A Study of Monitoring College
Student Well-being in 2020 [0.0]
本研究の目的は、複数の商用機器を用いて、完全自動的かつ客観的なアプローチにより、影響をより正確に予測する能力を検討することである。
1年以上にわたり、スマートウェアラブルと携帯電話を使用した大学生のサンプルから、縦断的生理データと毎日の感情評価を収集した。
その結果,本モデルでは,技術手法に匹敵する精度で,翌日への影響を予測することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T23:06:20Z) - Emotion-based Modeling of Mental Disorders on Social Media [11.945854832533234]
4人に1人は、ある時点で精神疾患に罹患する。
Reddit上での会話から受動的に精神障害を検出するモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-24T04:41:02Z) - fMRI Neurofeedback Learning Patterns are Predictive of Personal and
Clinical Traits [62.997667081978825]
機能的MRI(fMRI)による自律神経運動課題における学習経過の個人的シグネチャを得る。
署名は、第1セッションで同様のfMRI由来の脳の状態が与えられた後、第2セッションで扁桃体の活動を予測することに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T06:52:48Z) - Learning Personal Representations from fMRIby Predicting Neurofeedback
Performance [52.77024349608834]
機能的MRI(fMRI)によって導かれる自己神経変調タスクを行う個人のための個人表現を学習するためのディープニューラルネットワーク手法を提案する。
この表現は、直近のfMRIフレームが与えられた次のfMRIフレームにおける扁桃体活動を予測する自己教師型リカレントニューラルネットワークによって学習され、学習された個々の表現に条件付けされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T10:16:54Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T17:46:03Z) - AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning [60.35621718321559]
直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。
他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。
本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T14:58:23Z) - Deep Multi-task Learning for Depression Detection and Prediction in
Longitudinal Data [50.02223091927777]
うつ病は最も多い精神疾患の1つであり、世界中の年齢の何百万人もの人々に影響を与えている。
機械学習技術は、早期介入と治療のためのうつ病の自動検出と予測を可能にしている。
本稿では、この課題に対処するために、2つの補助的タスクでうつ病分類を共同最適化する、新しいディープマルチタスクリカレントニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T05:14:14Z) - Multimodal Privacy-preserving Mood Prediction from Mobile Data: A
Preliminary Study [34.550824104906255]
精神的な健康状態は、先進医療に共通のアクセスを持つ国でも診断が不十分である。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、毎日のスマートフォンの利用だ。
リスクの高い青年の移動行動のデータセットを用いて行動マーカーや日常の気分を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T01:44:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。