論文の概要: Multimodal Machine Learning in Mental Health: A Survey of Data, Algorithms, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16804v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 19:07:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 15:32:29.570988
• Title: Multimodal Machine Learning in Mental Health: A Survey of Data, Algorithms, and Challenges
• Title（参考訳）: メンタルヘルスにおけるマルチモーダル機械学習 : データ,アルゴリズム,課題の調査
• Authors: Zahraa Al Sahili, Ioannis Patras, Matthew Purver,
• Abstract要約: メンタルヘルス障害の検出、診断、治療における機械学習(ML)の適用は、注目を集めている。 マルチモーダルMLは、複数のモーダルからの情報を組み合わせることで、大きな可能性を証明している。 その可能性にもかかわらず、メンタルヘルスにおけるマルチモーダルMLはいまだ発展途上であり、実用的な応用が効果的に開発される前に、いくつかの複雑な課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.632649933582648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of machine learning (ML) in detecting, diagnosing, and treating mental health disorders is garnering increasing attention. Traditionally, research has focused on single modalities, such as text from clinical notes, audio from speech samples, or video of interaction patterns. Recently, multimodal ML, which combines information from multiple modalities, has demonstrated significant promise in offering novel insights into human behavior patterns and recognizing mental health symptoms and risk factors. Despite its potential, multimodal ML in mental health remains an emerging field, facing several complex challenges before practical applications can be effectively developed. This survey provides a comprehensive overview of the data availability and current state-of-the-art multimodal ML applications for mental health. It discusses key challenges that must be addressed to advance the field. The insights from this survey aim to deepen the understanding of the potential and limitations of multimodal ML in mental health, guiding future research and development in this evolving domain.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルス障害の検出、診断、治療における機械学習(ML)の適用は、注目を集めている。 伝統的に、研究は、臨床ノートからのテキスト、音声サンプルからの音声、対話パターンのビデオなど、単一のモダリティに焦点を当ててきた。 近年,複数のモダリティからの情報を組み合わせたマルチモーダルMLが,人間の行動パターンに対する新たな洞察を提供し,メンタルヘルスの症状やリスク要因を認識する上で,大きな可能性を示唆している。 その可能性にもかかわらず、メンタルヘルスにおけるマルチモーダルMLはいまだ発展途上であり、実用的な応用が効果的に開発される前に、いくつかの複雑な課題に直面している。 この調査は、メンタルヘルスのためのデータ可用性と最先端のマルチモーダルMLアプリケーションの概要を提供する。 フィールドを前進させるために対処しなければならない重要な課題について論じる。 この調査から得られた知見は、精神保健におけるマルチモーダルMLの可能性と限界の理解を深め、この進化する領域における将来の研究と開発を導くことを目的としている。

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