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。
関連論文リスト
- 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) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - Understanding Student Sentiment on Mental Health Support in Colleges Using Large Language Models [5.3204794327005205]
本稿では,学生音声調査データを用いて,大規模言語モデル(LLM)を用いたメンタルヘルス支援に対する学生の感情分析を行う。
従来の機械学習手法と最先端のLCMの両方の調査は、この新しいデータセット上でのGPT-3.5とBERTの最高のパフォーマンスを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T02:53:15Z) - SouLLMate: An Application Enhancing Diverse Mental Health Support with Adaptive LLMs, Prompt Engineering, and RAG Techniques [9.146311285410631]
メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。
この研究は、最先端のAI技術を通じて、多様な、アクセス可能な、スティグマのない、パーソナライズされた、リアルタイムのメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T22:04:32Z) - Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models [44.99833362998488]
我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。
提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。
また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T05:47:14Z) - 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) - Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling [4.604003661048267]
世界のメンタルヘルス危機は、精神疾患の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的便宜によって悪化している。
メンタルヘルス領域における大規模言語モデル(LLM)の適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。
本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T08:56:41Z) - Benefits and Harms of Large Language Models in Digital Mental Health [40.02859683420844]
大型言語モデル (LLMs) は、デジタルメンタルヘルスを未知の領域に導くことを約束している。
本稿では、デジタルメンタルヘルスツールの設計、開発、実装においてLLMがもたらす可能性とリスクについて、現代の展望を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T14:11:10Z) - 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) - Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends,
Challenges, and Future Research Directions [9.662980267339375]
我々は, acFLの医学的応用, 特にグローバル癌診断の文脈に焦点をあてる。
acFLの最近の発展により、複雑な機械学習モデルを分散的に訓練することが可能になった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T21:41:15Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T11:33:52Z)
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。