論文の概要: Artificial Intelligence in Mental Health and Well-Being: Evolution, Current Applications, Future Challenges, and Emerging Evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10374v1
- Date: Fri, 13 Dec 2024 22:06:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 22:53:28.6563
- Title: Artificial Intelligence in Mental Health and Well-Being: Evolution, Current Applications, Future Challenges, and Emerging Evidence
- Title（参考訳）: メンタルヘルスと健康における人工知能:進化、応用、今後の課題、創発的エビデンス
- Authors: Hari Mohan Pandey,
- Abstract要約: 本稿では、メンタルヘルスと幸福のためのAI分野における進化、現状、今後の課題について論じる。
メンタルヘルスにおけるAIの統合は、伝統的な治療とオープン・イノベーティブなソリューションを強化するために急速に成長している。
しかし倫理的な課題は、プライバシ、データセキュリティ、アルゴリズムの偏見に続きます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0655356440262334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is a broad field that is upturning mental health care in many ways, from addressing anxiety, depression, and stress to increasing access, personalization of treatment, and real-time monitoring that enhances patient outcomes. The current paper discusses the evolution, present application, and future challenges in the field of AI for mental health and well-being. From the early chatbot models, such as ELIZA, to modern machine learning systems, the integration of AI in mental health has grown rapidly to augment traditional treatment and open innovative solutions. AI-driven tools provide continuous support, offering personalized interventions and addressing issues such as treatment access and patient stigma. AI also enables early diagnosis through the analysis of complex datasets, including speech patterns and social media behavior, to detect early signs of conditions like depression and Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD). Ethical challenges persist, however, most notably around privacy, data security, and algorithmic bias. With AI at the core of mental health care, there is a dire need to develop strong ethical frameworks that ensure patient rights are protected, access is equitable, and transparency is maintained in AI applications. Going forward, the role of AI in mental health will continue to evolve, and continued research and policy development will be needed to meet the diverse needs of patients while mitigating associated risks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、不安、抑うつ、ストレスへの対処からアクセスの増大、治療のパーソナライゼーション、患者の成果を高めるリアルタイムモニタリングに至るまで、多くの面でメンタルヘルスをアップターンさせる分野である。
本稿では、メンタルヘルスと幸福のためのAI分野における進化、現在の応用、今後の課題について論じる。
ELIZAのような初期のチャットボットモデルから、現代の機械学習システムに至るまで、メンタルヘルスにおけるAIの統合は、伝統的な治療とオープンな革新的なソリューションを強化するために急速に成長している。
AI駆動のツールは継続的サポートを提供し、パーソナライズされた介入を提供し、治療アクセスや患者のスティグマといった問題に対処する。
AIはまた、音声パターンやソーシャルメディアの振る舞いを含む複雑なデータセットの分析を通じて早期診断を可能にし、うつ病や外傷後ストレス障害(PTSD)といった症状の早期兆候を検出する。
しかし倫理的な課題は、プライバシ、データセキュリティ、アルゴリズムの偏見に続きます。
メンタルヘルスの核心にあるAIでは、患者の権利を保護し、アクセスは平等であり、透明性はAIアプリケーションで維持される、強力な倫理的枠組みを開発する必要がある。
今後、メンタルヘルスにおけるAIの役割は進化し続け、患者の多様なニーズを満たすために研究と政策開発を継続し、関連するリスクを軽減していく必要がある。
関連論文リスト
- Envisioning an AI-Enhanced Mental Health Ecosystem [1.534667887016089]
ピアサポート、セルフヘルプ介入、プロアクティブモニタリング、データ駆動インサイトなど、さまざまなAIアプリケーションについて検討する。
我々は、AIが人間のプロバイダを置き換えず、責任あるデプロイメントと評価を強調するハイブリッドエコシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-19T04:21:38Z) - Twenty Years of Personality Computing: Threats, Challenges and Future Directions [76.46813522861632]
パーソナリティ・コンピューティング(Personality Computing)は、パーソナリティ心理学とコンピュータ科学の交差点にある分野である。
本稿では、その分野の概要を述べ、鍵となる方法論を探求し、課題と脅威について論じ、パーソナリティ・コンピューティング・テクノロジーの開発・展開における今後の方向性について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T22:03:48Z) - Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。
近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。
データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z) - Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。
AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。
メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Enhancing Mental Health Support through Human-AI Collaboration: Toward Secure and Empathetic AI-enabled chatbots [0.0]
本稿では、スケーラブルなソリューションとしてのAI対応チャットボットの可能性について検討する。
メンタルヘルスの文脈で共感的で有意義な反応を提供する能力を評価する。
本稿では,データプライバシを保証し,バイアスを低減し,臨床医による継続的検証を統合して応答品質を向上させるためのフェデレート学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T20:49:13Z) - Explainable AI for Mental Disorder Detection via Social Media: A survey and outlook [0.7689629183085726]
データサイエンス、人工知能、メンタルヘルスケアの交差点を徹底的に調査する。
人口の大部分がオンラインソーシャルメディアプラットフォームに積極的に関与し、膨大な個人情報を保管している。
この論文は、従来の診断方法、最先端のデータおよびAI駆動型研究研究、および精神医療のための説明可能なAIモデル(XAI)の出現をナビゲートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T02:51:16Z) - Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - A Conceptual Algorithm for Applying Ethical Principles of AI to Medical Practice [5.005928809654619]
AIを利用するツールは、複数のドメインにまたがる専門家レベルのパフォーマンスに、ますます一致するか、超えている。
これらのシステムは、人口、人種、社会経済の境界を越えたケア提供の格差を減らすことを約束している。
このようなAIツールの民主化は、ケアコストを削減し、リソース割り当てを最適化し、ケアの質を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-23T04:14:18Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z) - Intelligent interactive technologies for mental health and well-being [70.1586005070678]
本論文では,既存ソリューションの将来展望を批判的に分析する。
特に、私たちは。
メンタルヘルスのための技術の概要を説明します。
提案された基準に照らして テクノロジーを批判的に分析する
これらの技術の設計見通しを提供するのです
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-11T19:04:21Z)
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。