論文の概要: Advancements in Machine Learning and Deep Learning for Early Detection and Management of Mental Health Disorder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06147v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 01:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:51.359231
• Title: Advancements in Machine Learning and Deep Learning for Early Detection and Management of Mental Health Disorder
• Title（参考訳）: メンタルヘルス障害の早期発見と管理のための機械学習とディープラーニングの進歩
• Authors: Kamala Devi Kannan, Senthil Kumar Jagatheesaperumal, Rajesh N. V. P. S. Kandala, Mojtaba Lotfaliany, Roohallah Alizadehsanid, Mohammadreza Mohebbi,
• Abstract要約: 本研究は,精神疾患の早期診断と治療のための機械学習(ML)およびディープラーニング(DL)手法の開発について概説する。 特に行動評価、遺伝子およびバイオマーカー分析、うつ病、双極性障害、統合失調症などの疾患の診断のための医療画像に重点を置いている。 MLとDLは、方法論上の不整合、データ統合の課題、倫理的懸念に対処しながら、診断精度と治療結果を改善するかを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1779072208948291
• License:
• Abstract: For the early identification, diagnosis, and treatment of mental health illnesses, the integration of deep learning (DL) and machine learning (ML) has started playing a significant role. By evaluating complex data from imaging, genetics, and behavioral assessments, these technologies have the potential to significantly improve clinical outcomes. However, they also present unique challenges related to data integration and ethical issues. This survey reviews the development of ML and DL methods for the early diagnosis and treatment of mental health issues. It examines a range of applications, with a particular emphasis on behavioral assessments, genetic and biomarker analysis, and medical imaging for diagnosing diseases like depression, bipolar disorder, and schizophrenia. Predictive modeling for illness progression is further discussed, focusing on the role of risk prediction models and longitudinal studies. Key findings highlight how ML and DL can improve diagnostic accuracy and treatment outcomes while addressing methodological inconsistencies, data integration challenges, and ethical concerns. The study emphasizes the importance of building real-time monitoring systems for individualized treatment, enhancing data fusion techniques, and fostering interdisciplinary collaboration. Future research should focus on overcoming these obstacles to ensure the valuable and ethical application of ML and DL in mental health services.
• Abstract（参考訳）: 精神疾患の早期診断、診断、治療のために、ディープラーニング(DL)と機械学習(ML)の統合が重要な役割を担っている。 画像、遺伝学、行動評価から複雑なデータを評価することで、これらの技術は臨床結果を大幅に改善する可能性がある。 しかし、彼らはデータ統合と倫理的問題に関するユニークな課題も提示している。 本研究は,精神疾患の早期診断・治療のためのML法とDL法の開発について概説する。 特に行動評価、遺伝子およびバイオマーカー分析、うつ病、双極性障害、統合失調症などの疾患の診断のための医療画像に重点を置いている。 さらに, リスク予測モデルと縦断的研究の役割に着目し, 疾患進行予測モデルについて考察した。 MLとDLは、方法論上の不整合、データ統合の課題、倫理的懸念に対処しながら、診断精度と治療結果を改善するかを強調している。 本研究は,個別化治療のためのリアルタイムモニタリングシステムの構築,データ融合技術の向上,学際的コラボレーションの促進の重要性を強調した。 今後の研究は、メンタルヘルスサービスにおけるMLとDLの価値と倫理的応用を保証するために、これらの障害を克服することに集中すべきである。

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)
• Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning [0.0]
  この急激な世界的な高齢化傾向は、アルツハイマー病を含む認知症患者の増加につながっている。 認知テスト、ニューロイメージング、バイオマーカー分析といった従来の診断技術は、感度、アクセシビリティ、コストに重大な制限に直面している。 本研究は、早期認知症検出を促進するための変革的アプローチとして、機械学習(ML)の可能性を探るものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T00:52:59Z)
• Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis [11.295734491885682]
  本研究の目的は、深層学習モデルを用いてMRI画像の分類を行い、アルツハイマー病の異なる段階を同定することである。 実験の結果,Xceptionモデルに基づくディープラーニングフレームワークは,マルチクラスMRI画像分類タスクにおいて99.6%の精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T16:11:27Z)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• A Foundational Framework and Methodology for Personalized Early and Timely Diagnosis [84.6348989654916]
  本稿では,早期診断とタイムリー診断のための基礎的枠組みを提案する。 診断過程を概説する決定論的アプローチに基づいている。 機械学習と統計手法を統合し、最適なパーソナライズされた診断経路を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T14:42:31Z)
• The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A Review [0.0]
  本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。 検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:28:22Z)
• Privacy-preserving machine learning for healthcare: open challenges and future perspectives [72.43506759789861]
  医療におけるプライバシー保護機械学習(PPML)に関する最近の文献を概観する。 プライバシ保護トレーニングと推論・アズ・ア・サービスに重点を置いています。 このレビューの目的は、医療におけるプライベートかつ効率的なMLモデルの開発をガイドすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T19:20:51Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• Machine learning based disease diagnosis: A comprehensive review [0.0]
  このレビューでは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)が、多くの病気の早期発見にどのように利用されているかを説明します。 1216の出版物に関する文献学的研究は、最も多作な著者、国、組織、そして最も引用された記事を決定するために行われた。 このレビューでは、機械学習ベースの疾患診断(MLBDD)の最新動向とアプローチをまとめている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:25:23Z)
• MIMO: Mutual Integration of Patient Journey and Medical Ontology for Healthcare Representation Learning [49.57261599776167]
  本稿では、医療表現学習と予測分析のための、エンドツーエンドの堅牢なトランスフォーマーベースのソリューション、患者旅行の相互統合、医療オントロジー(MIMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T07:04:52Z)
• Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic Diagnosis [50.15205065710629]
  臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。 本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)

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。