論文の概要: Position: AI Will Transform Neuropsychology Through Mental Health Digital Twins for Dynamic Mental Health Care, Especially for ADHD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07409v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 18:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.649597
• Title: Position: AI Will Transform Neuropsychology Through Mental Health Digital Twins for Dynamic Mental Health Care, Especially for ADHD
• Title（参考訳）: AIはメンタルヘルスのデジタル双生児を通じて神経心理学を変換し、ダイナミックメンタルヘルス、特にADHDに応用する
• Authors: Neil Natarajan, Sruthi Viswanathan, Xavier Roberts-Gaal, Michelle Marie Martel,
• Abstract要約: 我々は、静的なメンタルヘルス診断アセスメントから、継続的人工知能(AI)によるアセスメントへの移行を提唱する。 本研究では,注意欠陥・多動性障害(ADHD)を事例として考察する。 本稿では、メンタルヘルス・デジタル・ツイン(MHDT)を、パーソナライズされたメンタルヘルスケアの変革的枠組みとして用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.844783557050257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Static solutions don't serve a dynamic mind. Thus, we advocate a shift from static mental health diagnostic assessments to continuous, artificial intelligence (AI)-driven assessment. Focusing on Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) as a case study, we explore how generative AI has the potential to address current capacity constraints in neuropsychology, potentially enabling more personalized and longitudinal care pathways. In particular, AI can efficiently conduct frequent, low-level experience sampling from patients and facilitate diagnostic reconciliation across care pathways. We envision a future where mental health care benefits from continuous, rich, and patient-centered data sampling to dynamically adapt to individual patient needs and evolving conditions, thereby improving both accessibility and efficacy of treatment. We further propose the use of mental health digital twins (MHDTs) - continuously updated computational models that capture individual symptom dynamics and trajectories - as a transformative framework for personalized mental health care. We ground this framework in empirical evidence and map out the research agenda required to refine and operationalize it.
• Abstract（参考訳）: 静的なソリューションは動的マインドに役立ちません。 そこで我々は、静的なメンタルヘルス診断アセスメントから、継続的人工知能(AI)によるアセスメントへの移行を提唱する。 注意欠陥/多動性障害(ADHD)を事例として、我々は、生成AIが神経心理学における現在の容量制約にどう対処できるかを考察し、よりパーソナライズされた、縦断的なケアパスを可能にする可能性がある。 特に、AIは患者からの頻繁で低レベルな経験サンプリングを効率的に行うことができ、ケアパスを横断する診断和解を促進することができる。 メンタルヘルスケアが患者のニーズと発展状況に動的に適応し、治療のアクセシビリティと有効性の両方を改善するために、継続的に、豊かで、患者中心のデータサンプリングから恩恵を受ける未来を構想する。 さらに,メンタルヘルス・デジタル・ツイン (MHDT) - 個別の症状動態や軌跡を捉えた継続的に更新された計算モデル - を,パーソナライズされたメンタルヘルスケアのための変革的枠組みとして用いることを提案する。 我々は、この枠組みを実証的な証拠に定め、それを洗練・運用するために必要な研究課題を整理する。

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