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。

関連論文リスト

• The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring [0.0]
  説明可能なAI(XAI)は、より明確で、患者のケアを大幅に改善する可能性がある。 本稿では,パーキンソン病,脳卒中,うつ病,癌,心臓病,アルツハイマー病などの慢性疾患について概説する。 この論文は、ヒトの健康モニタリングにおけるXAIの課題と今後の研究機会を批判的に評価することで締めくくられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T15:31:40Z)
• Explainable AI for Mental Disorder Detection via Social Media: A survey and outlook [0.7689629183085726]
  データサイエンス、人工知能、メンタルヘルスケアの交差点を徹底的に調査する。 人口の大部分がオンラインソーシャルメディアプラットフォームに積極的に関与し、膨大な個人情報を保管している。 この論文は、従来の診断方法、最先端のデータおよびAI駆動型研究研究、および精神医療のための説明可能なAIモデル(XAI)の出現をナビゲートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T02:51:16Z)
• Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
  本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。 DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。 実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T02:47:21Z)
• Recent advancement in Disease Diagnostic using machine learning: Systematic survey of decades, comparisons, and challenges [0.0]
  バイオメディカル領域におけるパターン認識と機械学習は、疾患の検出と診断の精度を高めることを約束する。 本稿では,肝炎,糖尿病,肝疾患,デング熱,心臓病などの疾患を検出するための機械学習アルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T16:35:35Z)
• A Survey on the Role of Artificial Intelligence in the Prediction and Diagnosis of Schizophrenia [0.0]
  この調査は、統合失調症の検出と予測にディープラーニングを使うことに焦点を当てた論文をレビューすることを目的としている。 選択した検索戦略により、2019年から2022年までの10の出版物を評価しました。 全ての研究は80%以上の予測を達成した。 統合失調症に対する人工知能(AI)と機械学習(ML)の分野では、大きな進歩がなされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:21:02Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• AutoPrognosis 2.0: Democratizing Diagnostic and Prognostic Modeling in Healthcare with Automated Machine Learning [72.2614468437919]
  本稿では,診断・予後モデルを開発するための機械学習フレームワークAutoPrognosis 2.0を提案する。 我々は,英国バイオバンクを用いた糖尿病の予後リスクスコアを構築するための図解的アプリケーションを提供する。 我々のリスクスコアはWebベースの意思決定支援ツールとして実装されており、世界中の患者や臨床医がアクセスできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T16:31:46Z)
• Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning and Transfer Learning [55.653944436488786]
  世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。 うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。 本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T11:33:52Z)
• Intelligent interactive technologies for mental health and well-being [70.1586005070678]
  本論文では,既存ソリューションの将来展望を批判的に分析する。 特に、私たちは。 メンタルヘルスのための技術の概要を説明します。 提案された基準に照らして テクノロジーを批判的に分析する これらの技術の設計見通しを提供するのです
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T19:04:21Z)
• Achievements and Challenges in Explaining Deep Learning based Computer-Aided Diagnosis Systems [4.9449660544238085]
  我々は、既知の疾患基準の検証のための説明可能なAIの開発における初期の成果について論じる。 我々は、臨床意思決定支援ツールとしてのAIの実践的応用の道に立つ、残る課題をいくつか強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T08:08:19Z)
• Learning to Complement Humans [67.38348247794949]
  オープンワールドにおけるAIに対するビジョンの高まりは、知覚、診断、推論タスクのために人間を補完できるシステムの開発に焦点を当てている。 我々は,人間-機械チームの複合的なパフォーマンスを最適化するために,エンド・ツー・エンドの学習戦略をどのように活用できるかを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T20:00:23Z)

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。