論文の概要: Machine Learning, Deep Learning and Data Preprocessing Techniques for Detection, Prediction, and Monitoring of Stress and Stress-related Mental Disorders: A Scoping Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04616v2
• Date: Sun, 7 Jul 2024 16:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:38:37.209614
• Title: Machine Learning, Deep Learning and Data Preprocessing Techniques for Detection, Prediction, and Monitoring of Stress and Stress-related Mental Disorders: A Scoping Review
• Title（参考訳）: ストレス・ストレス関連精神疾患の検出・予測・モニタリングのための機械学習・ディープラーニング・データ前処理技術:スコーピングレビュー
• Authors: Moein Razavi, Samira Ziyadidegan, Reza Jahromi, Saber Kazeminasab, Vahid Janfaza, Ahmadreza Mahmoudzadeh, Elaheh Baharlouei, Farzan Sasangohar,
• Abstract要約: メンタルストレスとそれに伴う精神障害(MD)は、公衆衛生上の重要な問題である。 機械学習(ML)の出現により、これらの問題を理解し、対処するための計算技術を活用する可能性がある。 本研究の目的は,精神ストレスとMDの検出,予測,分析に使用されるML方法論のスコープを検討することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Mental stress and its consequent mental disorders (MDs) are significant public health issues. With the advent of machine learning (ML), there's potential to harness computational techniques for better understanding and addressing these problems. This review seeks to elucidate the current ML methodologies employed in this domain to enhance the detection, prediction, and analysis of mental stress and MDs. Objective: This review aims to investigate the scope of ML methodologies used in the detection, prediction, and analysis of mental stress and MDs. Methods: Utilizing a rigorous scoping review process with PRISMA-ScR guidelines, this investigation delves into the latest ML algorithms, preprocessing techniques, and data types used in the context of stress and stress-related MDs. Results and Discussion: A total of 98 peer-reviewed publications were examined. The findings highlight that Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), and Random Forest (RF) models consistently exhibit superior accuracy and robustness among ML algorithms. Physiological parameters such as heart rate measurements and skin response are prevalently used as stress predictors due to their rich explanatory information and ease of data acquisition. Dimensionality reduction techniques, including mappings, feature selection, filtering, and noise reduction, are frequently observed as crucial steps preceding the training of ML algorithms. Conclusion: This review identifies significant research gaps and outlines future directions for the field. These include model interpretability, model personalization, the incorporation of naturalistic settings, and real-time processing capabilities for the detection and prediction of stress and stress-related MDs. Keywords: Machine Learning; Deep Learning; Data Preprocessing; Stress Detection; Stress Prediction; Stress Monitoring; Mental Disorders
• Abstract（参考訳）: 背景: 精神ストレスとその関連精神障害(MD)は公衆衛生上の重要な問題である。 機械学習(ML)の出現により、これらの問題を理解し、対処するための計算技術を活用する可能性がある。 本研究は,精神ストレスとMDの検出,予測,分析を強化するため,この領域で現在使用されているML方法論を解明することを目的とする。 目的:本稿は,精神ストレスとMDの検出,予測,分析に使用されるML方法論のスコープを検討することを目的としている。 方法: PRISMA-ScRガイドラインによる厳密なスコーピングレビュープロセスを利用することで,ストレスやストレス関連MDの文脈で使用される最新のMLアルゴリズム,前処理技術,データタイプを掘り下げる。 結果と考察: 計98冊の査読付き出版物について検討した。 その結果、Support Vector Machine(SVM)、Neural Network(NN)、Random Forest(RF)モデルでは、MLアルゴリズムの精度と堅牢性が一貫して向上していることがわかった。 心拍数測定や皮膚反応などの生理的パラメータは、豊かな説明情報とデータ取得の容易さにより、ストレス予測因子として広く用いられている。 マッピング,特徴選択,フィルタリング,ノイズ低減などの次元性低減技術は,MLアルゴリズムのトレーニングに先立って重要なステップとしてしばしば観察される。 結論: 本レビューでは, 重要な研究ギャップを明らかにし, 今後の方向性を概説する。 これには、モデル解釈可能性、モデルパーソナライゼーション、自然主義的な設定の取り入れ、ストレスやストレスに関連するMDの検出と予測のためのリアルタイム処理機能が含まれる。 キーワード:機械学習、ディープラーニング、データ前処理、ストレス検出、ストレス予測、ストレスモニタリング、精神障害

関連論文リスト

• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• Machine Learning Applications in Medical Prognostics: A Comprehensive Review [0.0]
  機械学習(ML)は、高度なアルゴリズムと臨床データを統合することで、医学的診断に革命をもたらした。 RFモデルは高次元データの処理において堅牢な性能を示す。 CNNは、がん検出において異常な精度を示している。 LSTMネットワークは、時間的データの解析に優れ、臨床劣化の正確な予測を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T09:41:34Z)
• Machine Learning for ALSFRS-R Score Prediction: Making Sense of the Sensor Data [44.99833362998488]
  筋萎縮性側索硬化症(Amyotrophic Lateral Sclerosis、ALS)は、急速に進行する神経変性疾患である。 iDPP@CLEF 2024チャレンジを先導した今回の調査は,アプリから得られるセンサデータを活用することに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T19:17:23Z)
• LLMs-based Few-Shot Disease Predictions using EHR: A Novel Approach Combining Predictive Agent Reasoning and Critical Agent Instruction [38.11497959553319]
  本研究では,構造化患者訪問データを自然言語物語に変換するための大規模言語モデルの適用可能性について検討する。 様々なERH予測指向のプロンプト戦略を用いて,LLMのゼロショット性能と少数ショット性能を評価した。 提案手法を用いることで,従来のERHによる疾患予測の教師付き学習法と比較して,LLMの精度は極めて低いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T18:10:13Z)
• Comprehensive evaluation of Mal-API-2019 dataset by machine learning in malware detection [0.5475886285082937]
  本研究では,機械学習技術を用いたマルウェア検出の徹底的な検討を行う。 その目的は、脅威をより効果的に識別し緩和することで、サイバーセキュリティの能力を向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:22:43Z)
• The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A Review [0.0]
  本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。 検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:28:22Z)
• Kernel-Based Distributed Q-Learning: A Scalable Reinforcement Learning Approach for Dynamic Treatment Regimes [37.06048335758881]
  本稿では,動的処理系を生成するための分散Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは従来の線形Q-ラーニングよりも優れており,予測精度と計算コストの両方でよく使用される深層Q-ラーニングよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T04:15:34Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• Time Series Prediction using Deep Learning Methods in Healthcare [0.0]
  従来の機械学習手法は、医療予測分析タスクを扱う上で2つの大きな課題に直面している。 医療データの高次元的な性質は、新しいタスクごとに適切な機能のセットを選択するために、労働集約的なプロセスを必要とする。 近年の深層学習手法は、様々な医療予測タスクに有望な性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T18:14:27Z)
• Supply of engineering techniques and software design patterns in psychoanalysis and psychometrics sciences [0.0]
  本研究の目的は、心理療法におけるCBT法(認知行動療法)の弱点を改善するために、ソフトウェア技術、モデル、人工知能アルゴリズムを導入することである。 本研究の目的は、隠れた人間の変数が検査結果から推測される心理測定実験の実装である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T08:36:37Z)

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。