論文の概要: The Pros and Cons of Using Machine Learning and Interpretable Machine
Learning Methods in psychiatry detection applications, specifically
depression disorder: A Brief Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06633v1
- Date: Sat, 11 Nov 2023 18:31:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 17:46:04.397990
- Title: The Pros and Cons of Using Machine Learning and Interpretable Machine
Learning Methods in psychiatry detection applications, specifically
depression disorder: A Brief Review
- Title(参考訳): 精神医学検出アプリケーション、特にうつ病障害における機械学習と解釈可能な機械学習手法の活用の課題と問題点
- Authors: Hossein Simchi, Samira Tajik
- Abstract要約: この記事では、機械学習と解釈可能なAIの分野における関連記事の概要を紹介する。
精神医学の障害検出アプリケーションでAIを使用することの利点とデメリットを理解するのに役立つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has forced many people to limit their social
activities, which has resulted in a rise in mental illnesses, particularly
depression. To diagnose these illnesses with accuracy and speed, and prevent
severe outcomes such as suicide, the use of machine learning has become
increasingly important. Additionally, to provide precise and understandable
diagnoses for better treatment, AI scientists and researchers must develop
interpretable AI-based solutions. This article provides an overview of relevant
articles in the field of machine learning and interpretable AI, which helps to
understand the advantages and disadvantages of using AI in psychiatry disorder
detection applications.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、多くの人々が社会的活動を制限することを余儀なくされ、精神疾患、特にうつ病が増加した。
これらの病気を精度とスピードで診断し、自殺などの重篤な結果を防ぐため、機械学習の利用がますます重要になっている。
さらに、より良い治療のために正確で理解可能な診断を提供するためには、AI科学者と研究者は、解釈可能なAIベースのソリューションを開発する必要がある。
本稿では、機械学習と解釈可能なAIの分野における関連記事の概要を紹介し、精神疾患検出アプリケーションでAIを使用することの利点とデメリットを理解するのに役立つ。
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