論文の概要: The Application of Large Language Models on Major Depressive Disorder Support Based on African Natural Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02947v1
- Date: Sat, 28 Jun 2025 21:05:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.460088
- Title: The Application of Large Language Models on Major Depressive Disorder Support Based on African Natural Products
- Title（参考訳）: アフリカ産天然物に基づく抑うつ障害に対する大規模言語モデルの適用
- Authors: Linyan Zou,
- Abstract要約: うつ病の主な障害は21世紀における世界的健康上の課題の1つである。
アフリカの伝統医学は、新しい抗うつ薬の開発に貴重な資源を提供する。
本稿では,抑うつ支援のための大規模言語モデルとアフリカの天然物の統合について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Major depressive disorder represents one of the most significant global health challenges of the 21st century, affecting millions of people worldwide and creating substantial economic and social burdens. While conventional antidepressant therapies have provided relief for many individuals, their limitations including delayed onset of action, significant side effects, and treatment resistance in a substantial portion of patients have prompted researchers and healthcare providers to explore alternative therapeutic approaches (Kasneci et al.). African traditional medicine, with its rich heritage of plant-based remedies developed over millennia, offers a valuable resource for developing novel antidepressant treatments that may address some of these limitations. This paper examines the integration of large language models with African natural products for depression support, combining traditional knowledge with modern artificial intelligence technology to create accessible, evidence-based mental health support systems. The research presented here encompasses a comprehensive analysis of African medicinal plants with documented antidepressant properties, their pharmacological mechanisms, and the development of an AI-powered support system that leverages DeepSeek's advanced language model capabilities. The system provides evidence-based information about African herbal medicines, their clinical applications, safety considerations, and therapeutic protocols while maintaining scientific rigor and appropriate safety standards. Our findings demonstrate the potential for large language models to serve as bridges between traditional knowledge and modern healthcare, offering personalized, culturally appropriate depression support that honors both traditional wisdom and contemporary medical understanding.
- Abstract（参考訳）: うつ病の大きな障害は21世紀における世界的健康上の課題の1つであり、世界中の何百万人もの人々に影響を与え、経済的、社会的な重荷を生み出している。
従来の抗うつ薬療法は、多くの患者を救済してきたが、治療の遅れ、重要な副作用、治療抵抗などの制限は、研究者や医療機関が代替治療法を探究するきっかけとなっている(Kasneci et al )。
アフリカ伝統医学は、千年にわたって開発された植物ベースの治療法の豊富な遺産を持ち、これらの制限に対処する新しい抗うつ薬の開発に貴重な資源を提供している。
本稿では、アフリカにおける抑うつ支援のための大規模言語モデルとアフリカの天然物の統合について検討し、従来の知識と現代の人工知能技術を組み合わせて、アクセス可能でエビデンスに基づくメンタルヘルス支援システムを構築する。
この研究は、抗うつ薬の特性を文書化したアフリカの薬草の包括的分析、薬理学的メカニズム、DeepSeekの高度な言語モデル機能を活用したAIを活用した支援システムの開発を含んでいる。
このシステムは、科学的厳格さと適切な安全基準を維持しつつ、アフリカの草原医学、その臨床応用、安全性の考慮、および治療プロトコルに関する証拠に基づく情報を提供する。
従来の知識と現代医療の橋渡しとして大きな言語モデルが役立つ可能性を示し,従来の知恵と現代医学的理解の両方を尊重する,パーソナライズされた文化的に適切な抑うつ支援を提供する。
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