論文の概要: Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00451v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 15:10:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:04:44.296220
• Title: Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities
• Title（参考訳）: プライバシを意識したメンタルヘルスAIモデルに向けて - 進化、挑戦、機会
• Authors: Aishik Mandal, Tanmoy Chakraborty, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.633126163190724
• License:
• Abstract: Mental illness is a widespread and debilitating condition with substantial societal and personal costs. Traditional diagnostic and treatment approaches, such as self-reported questionnaires and psychotherapy sessions, often impose significant burdens on both patients and clinicians, limiting accessibility and efficiency. Recent advances in Artificial Intelligence (AI), particularly in Natural Language Processing and multimodal techniques, hold great potential for recognizing and addressing conditions such as depression, anxiety, bipolar disorder, schizophrenia, and post-traumatic stress disorder. However, privacy concerns, including the risk of sensitive data leakage from datasets and trained models, remain a critical barrier to deploying these AI systems in real-world clinical settings. These challenges are amplified in multimodal methods, where personal identifiers such as voice and facial data can be misused. This paper presents a critical and comprehensive study of the privacy challenges associated with developing and deploying AI models for mental health. We further prescribe potential solutions, including data anonymization, synthetic data generation, and privacy-preserving model training, to strengthen privacy safeguards in practical applications. Additionally, we discuss evaluation frameworks to assess the privacy-utility trade-offs in these approaches. By addressing these challenges, our work aims to advance the development of reliable, privacy-aware AI tools to support clinical decision-making and improve mental health outcomes.
• Abstract（参考訳）: 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。 自己報告のアンケートや心理療法セッションのような従来の診断と治療のアプローチは、しばしば患者と臨床医の両方に重大な負担を課し、アクセシビリティと効率を制限している。 人工知能(AI)の最近の進歩、特に自然言語処理やマルチモーダル技術は、うつ病、不安、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。 しかし、データセットやトレーニングされた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。 これらの課題は、音声や顔データなどの個人識別を誤用するマルチモーダル手法で増幅される。 本稿では、メンタルヘルスのためのAIモデルの開発とデプロイに関連するプライバシー問題について、批判的かつ包括的な研究を行う。 データ匿名化、合成データ生成、プライバシ保護モデルトレーニングを含む潜在的なソリューションをさらに規定し、実用アプリケーションにおけるプライバシ保護を強化する。 さらに、これらのアプローチにおけるプライバシーとユーティリティのトレードオフを評価するための評価フレームワークについても論じる。 これらの課題に対処することで、我々の研究は、臨床的な意思決定を支援し、メンタルヘルスの成果を改善するために、信頼性の高いプライバシを意識したAIツールの開発を促進することを目的としています。

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