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。

関連論文リスト

• Interpretable Neuropsychiatric Diagnosis via Concept-Guided Graph Neural Networks [56.75602443936853]
  青少年の5人に1人は、不安、うつ病、行動障害などの精神状態または行動の健康状態と診断されている。 従来の研究では、障害予測にグラフニューラルネットワーク(GNN)アプローチを使用していたが、ブラックボックスのままであり、信頼性と臨床翻訳を制限している。 本研究では,解釈可能な機能接続の概念を符号化する概念に基づく診断フレームワークを提案する。 我々の設計は臨床的に意味のある接続パターンを通じて予測を保証し、解釈可能性と強い予測性能の両方を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T19:38:46Z)
• A Comprehensive Review of Datasets for Clinical Mental Health AI Systems [55.67299586253951]
  本稿では,AIを活用した臨床アシスタントの訓練・開発に関連する臨床精神保健データセットの総合的調査を行う。 本調査では, 縦断データの欠如, 文化・言語表現の制限, 一貫性のない収集・注釈基準, 合成データのモダリティの欠如など, 重要なギャップを明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-13T13:42:35Z)
• Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [58.61680631581921]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z)
• Artificial Intelligence in Mental Health and Well-Being: Evolution, Current Applications, Future Challenges, and Emerging Evidence [3.0655356440262334]
  本稿では、メンタルヘルスと幸福のためのAI分野における進化、現状、今後の課題について論じる。 メンタルヘルスにおけるAIの統合は、伝統的な治療とオープン・イノベーティブなソリューションを強化するために急速に成長している。 しかし倫理的な課題は、プライバシ、データセキュリティ、アルゴリズムの偏見に続きます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T22:06:35Z)
• MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
  メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。 プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。 MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:06:40Z)
• Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
  本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。 我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。 AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:13Z)
• AI-Augmented Behavior Analysis for Children with Developmental Disabilities: Building Towards Precision Treatment [2.0324247356209835]
  AI-Augmented Learning and Applied Behavior Analytics(AI-ABA)プラットフォームを提供し、パーソナライズされた治療と学習計画を提供します。 自動データ収集と分析とともに体系的な実験を定義することで、AI-ABAは自己規制的行動を促進することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-21T16:15:40Z)

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。