Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00451v2
Date: Fri, 22 Aug 2025 12:56:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-25 14:39:45.111812
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: メンタルヘルス障害は、深い個人的・社会的負担を生じさせるが、従来の診断はリソース集約的でアクセシビリティが制限される。本稿では、これらの課題を考察し、匿名化、合成データ、プライバシー保護トレーニングを含む解決策を提案する。臨床的な意思決定をサポートし、メンタルヘルスの結果を改善する、信頼できるプライバシを意識したAIツールを進化させることを目標としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.61680631581921
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Mental health disorders create profound personal and societal burdens, yet conventional diagnostics are resource-intensive and limit accessibility. Advances in artificial intelligence, particularly natural language processing and multimodal methods, offer promise for detecting and addressing mental disorders, but raise critical privacy risks. This paper examines these challenges and proposes solutions, including anonymization, synthetic data, and privacy-preserving training, while outlining frameworks for privacy-utility trade-offs, aiming to advance reliable, privacy-aware AI tools that support clinical decision-making and improve mental health outcomes.
Abstract（参考訳）: メンタルヘルス障害は、深い個人的・社会的負担を生じさせるが、従来の診断はリソース集約的でアクセシビリティが制限される。人工知能、特に自然言語処理とマルチモーダル手法の進歩は、精神疾患の検出と対処の約束を提供するが、重要なプライバシーリスクを生じさせる。本稿では、これらの課題を調査し、匿名化、合成データ、プライバシ保護トレーニングを含むソリューションを提案し、プライバシユーティリティトレードオフのためのフレームワークの概要を述べる。

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