論文の概要: Application of Artificial Intelligence in Schizophrenia Rehabilitation Management: A Systematic Scoping Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10883v2
• Date: Sat, 25 Jan 2025 05:18:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:12.764214
• Title: Application of Artificial Intelligence in Schizophrenia Rehabilitation Management: A Systematic Scoping Review
• Title（参考訳）: 統合失調症リハビリテーションマネジメントにおける人工知能の応用 : 全身的スコープによる検討
• Authors: Hongyi Yang, Fangyuan Chang, Dian Zhu, Muroi Fumie, Zhao Liu,
• Abstract要約: 統合失調症リハビリテーションにおける人工知能(AI)の現状と今後の展望を体系的に検討した。 我々は,AI関連データタイプ,特徴工学手法,アルゴリズムモデル,2012-2024年に公表された評価指標に関する61の研究をレビューした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.619934969700147
• License:
• Abstract: This systematic review assessed the current state and future prospects of artificial intelligence (AI) in schizophrenia rehabilitation management. We reviewed 61 studies on AI-related data types, feature engineering methods, algorithmic models, and evaluation metrics published from 2012-2024. The review categorizes AI applications into the following key application areas: symptom monitoring, medication management, risk management, functional training, and psychosocial support. Findings indicate that supervised machine learning techniques, particularly for symptom monitoring and relapse risk management, remain the predominant approaches, effectively leveraging structured data while incorporating interpretable algorithms. This study underscores the potential of AI in transforming long-term management strategies for schizophrenia, offering valuable insights into improving the quality of life of patients. Future research should focus on expanding data sources through multimodal data integration, exploring deep learning models, and integrating AI-driven interventions into training tasks to fully capitalize on AI's potential in schizophrenia rehabilitation.
• Abstract（参考訳）: 統合失調症リハビリテーションにおける人工知能(AI)の現状と今後の展望を体系的に検討した。 我々は,AI関連データタイプ,特徴工学手法,アルゴリズムモデル,2012-2024年に公表された評価指標に関する61の研究をレビューした。 このレビューでは、AIアプリケーションを、症状モニタリング、薬物管理、リスク管理、機能トレーニング、精神社会的サポートなど、主要な応用分野に分類している。 調査の結果,特に症状監視と再発リスク管理において,教師付き機械学習技術が依然として主要なアプローチであり,解釈可能なアルゴリズムを導入しながら,構造化データを効果的に活用していることが示唆された。 この研究は、統合失調症の長期管理戦略を変革するAIの可能性を強調し、患者の生活の質を改善するための貴重な洞察を提供する。 今後の研究は、マルチモーダルデータの統合、ディープラーニングモデルの探索、AIによる介入をトレーニングタスクに統合することで、統合失調症のリハビリテーションにおけるAIの可能性を完全に活用することに焦点を当てる。

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