論文の概要: Multimodal Machine Learning in Mental Health: A Survey of Data, Algorithms, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16804v2
- Date: Tue, 24 Jun 2025 13:40:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.244448
- 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: マルチモーダル機械学習(MML)は、精神疾患の検出方法、特徴付け、縦方向の監視方法を急速に再構築している。
この調査は、メンタルヘルスのためのMMLを包括的、臨床的に基礎づけた初めての合成を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.632649933582648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal machine learning (MML) is rapidly reshaping the way mental-health disorders are detected, characterized, and longitudinally monitored. Whereas early studies relied on isolated data streams -- such as speech, text, or wearable signals -- recent research has converged on architectures that integrate heterogeneous modalities to capture the rich, complex signatures of psychiatric conditions. This survey provides the first comprehensive, clinically grounded synthesis of MML for mental health. We (i) catalog 26 public datasets spanning audio, visual, physiological signals, and text modalities; (ii) systematically compare transformer, graph, and hybrid-based fusion strategies across 28 models, highlighting trends in representation learning and cross-modal alignment. Beyond summarizing current capabilities, we interrogate open challenges: data governance and privacy, demographic and intersectional fairness, evaluation explainability, and the complexity of mental health disorders in multimodal settings. By bridging methodological innovation with psychiatric utility, this survey aims to orient both ML researchers and mental-health practitioners toward the next generation of trustworthy, multimodal decision-support systems.
- Abstract(参考訳): マルチモーダル機械学習(MML)は、精神疾患の検出方法、特徴付け、縦方向の監視方法を急速に再構築している。
初期の研究は、音声、テキスト、ウェアラブル信号などの孤立したデータストリームに依存していたが、最近の研究は、多種多様なモダリティを統合して、豊かな複雑な精神状態のシグネチャを捉えるアーキテクチャに集約されている。
この調査は、メンタルヘルスのためのMMLを包括的、臨床的に基礎づけた初めての合成を提供する。
我が家
一 音声、視覚、生理信号及びテキストモダリティにまたがる26の公開データセットのカタログ
(II)28モデルにわたるトランスフォーマー,グラフ,ハイブリッドベースの融合戦略を体系的に比較し,表現学習の傾向と相互モーダルアライメントを強調させる。
データガバナンスとプライバシ、人口統計学と交差フェアネス、説明可能性の評価、マルチモーダル環境でのメンタルヘルス障害の複雑さなどです。
この調査は、方法論的革新を精神医学的ユーティリティでブリッジすることで、ML研究者とメンタルヘルス実践者の両方を、次世代の信頼性とマルチモーダルな意思決定支援システムへと導くことを目的としている。
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