論文の概要: The Transition from Centralized Machine Learning to Federated Learning for Mental Health in Education: A Survey of Current Methods and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11714v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 19:54:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:03.514719
• Title: The Transition from Centralized Machine Learning to Federated Learning for Mental Health in Education: A Survey of Current Methods and Future Directions
• Title（参考訳）: 集中型機械学習から教育におけるメンタルヘルスのためのフェデレーションラーニングへの移行 : 現状と今後の方向性
• Authors: Maryam Ebrahimi, Rajeev Sahay, Seyyedali Hosseinalipour, Bita Akram,
• Abstract要約: 教育環境におけるメンタルヘルスデータ分析にフェデレートラーニングを統合するためのロードマップを提案する。 本稿では,学生のメンタルヘルス問題の概要と,これらの課題にMLを適用した既存研究について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.147592454527916
• License:
• Abstract: Research has increasingly explored the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) within the mental health domain to enhance both patient care and healthcare provider efficiency. Given that mental health challenges frequently emerge during early adolescence -- the critical years of high school and college -- investigating AI/ML-driven mental health solutions within the education domain is of paramount importance. Nevertheless, conventional AI/ML techniques follow a centralized model training architecture, which poses privacy risks due to the need for transferring students' sensitive data from institutions, universities, and clinics to central servers. Federated learning (FL) has emerged as a solution to address these risks by enabling distributed model training while maintaining data privacy. Despite its potential, research on applying FL to analyze students' mental health remains limited. In this paper, we aim to address this limitation by proposing a roadmap for integrating FL into mental health data analysis within educational settings. We begin by providing an overview of mental health issues among students and reviewing existing studies where ML has been applied to address these challenges. Next, we examine broader applications of FL in the mental health domain to emphasize the lack of focus on educational contexts. Finally, we propose promising research directions focused on using FL to address mental health issues in the education sector, which entails discussing the synergies between the proposed directions with broader human-centered domains. By categorizing the proposed research directions into short- and long-term strategies and highlighting the unique challenges at each stage, we aim to encourage the development of privacy-conscious AI/ML-driven mental health solutions.
• Abstract（参考訳）: 研究は、患者のケアと医療提供者の効率を高めるために、メンタルヘルス領域における人工知能(AI)と機械学習(ML)の適用について、ますます調査してきた。 高等教育分野におけるAI/ML主導のメンタルヘルスソリューションの調査は、高校や大学の批判的な年月である、思春期の早い段階で、メンタルヘルスの課題が頻繁に現れることを考えると、非常に重要である。 それにもかかわらず、従来のAI/ML技術は、中央サーバーに学生の機密データを転送する必要があるため、プライバシー上のリスクをもたらす集中型モデルトレーニングアーキテクチャに従っている。 フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを維持しながら分散モデルのトレーニングを可能にすることで、これらのリスクに対処するソリューションとして登場した。 その可能性にもかかわらず、学生のメンタルヘルスを分析するためにFLを適用する研究は限られている。 本稿では、FLをメンタルヘルスデータ分析に統合するためのロードマップを教育現場で提案することで、この制限に対処することを目的とする。 まず、学生のメンタルヘルス問題の概要と、これらの課題にMLを適用した既存の研究の見直しから始める。 次に、精神保健領域におけるFLの幅広い応用について検討し、教育的文脈に焦点をあてることの欠如を強調する。 最後に,教育分野におけるメンタルヘルス問題に対するFLの活用に焦点をあてた将来的な研究指針を提案する。 提案した研究方針を短期的および長期的戦略に分類し、各段階におけるユニークな課題を強調することにより、プライバシを重視したAI/ML駆動型メンタルヘルスソリューションの開発を促進することを目指している。

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