論文の概要: Privacy Aware Question-Answering System for Online Mental Health Risk Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05652v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 03:37:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 14:59:03.302857
• Title: Privacy Aware Question-Answering System for Online Mental Health Risk Assessment
• Title（参考訳）: オンラインメンタルヘルスリスク評価のためのプライバシーを意識した質問応答システム
• Authors: Prateek Chhikara, Ujjwal Pasupulety, John Marshall, Dhiraj Chaurasia, Shweta Kumari
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームにより、精神疾患に苦しむ個人は、生きた経験を共有し、対処するために必要なオンラインサポートを見つけることができる。 本研究では,2つの大規模メンタルヘルスデータセット上での統一QAモデルを用いて,メンタルヘルスリスクを評価するための質問応答(QA)アプローチを提案する。 本研究は,QA課題としてのリスクアセスメントのモデル化の有効性を実証するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45935798913942893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms have enabled individuals suffering from mental illnesses to share their lived experiences and find the online support necessary to cope. However, many users fail to receive genuine clinical support, thus exacerbating their symptoms. Screening users based on what they post online can aid providers in administering targeted healthcare and minimize false positives. Pre-trained Language Models (LMs) can assess users' social media data and classify them in terms of their mental health risk. We propose a Question-Answering (QA) approach to assess mental health risk using the Unified-QA model on two large mental health datasets. To protect user data, we extend Unified-QA by anonymizing the model training process using differential privacy. Our results demonstrate the effectiveness of modeling risk assessment as a QA task, specifically for mental health use cases. Furthermore, the model's performance decreases by less than 1% with the inclusion of differential privacy. The proposed system's performance is indicative of a promising research direction that will lead to the development of privacy-aware diagnostic systems.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、精神疾患に苦しむ個人が生活経験を共有し、対処に必要なオンラインサポートを見つけることを可能にした。 しかし、多くのユーザーは真の臨床サポートを受けられないため、症状が悪化する。 オンライン投稿に基づいてユーザーをスクリーニングすることは、プロバイダーがターゲット医療を管理し、偽陽性を最小化するのに役立ちます。 事前訓練された言語モデル(lms)は、ユーザのソーシャルメディアデータを評価し、メンタルヘルスリスクの観点から分類することができる。 本研究では,2つの大規模メンタルヘルスデータセット上での統一QAモデルを用いて,メンタルヘルスリスクを評価するための質問応答(QA)アプローチを提案する。 ユーザデータを保護するため,差分プライバシーを用いたモデルトレーニングプロセスの匿名化によりUnified-QAを拡張した。 本研究は,QA課題としてのリスクアセスメントのモデル化の有効性を実証するものである。 さらに、差分プライバシーを含むことにより、モデルの性能は1%未満に低下する。 提案システムの性能は,プライバシーに配慮した診断システムの開発につながる有望な研究方向を示すものである。

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