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。

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