論文の概要: A Scoping Review of AI-Driven Digital Interventions in Mental Health Care: Mapping Applications Across Screening, Support, Monitoring, Prevention, and Clinical Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16204v1
- Date: Tue, 17 Mar 2026 07:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.149859
- Title: A Scoping Review of AI-Driven Digital Interventions in Mental Health Care: Mapping Applications Across Screening, Support, Monitoring, Prevention, and Clinical Education
- Title（参考訳）: メンタルヘルスにおけるAI駆動型デジタル介入のスコーピングレビュー:スクリーニング、サポート、モニタリング、予防、臨床教育におけるアプリケーションマッピング
- Abstract要約: Generative AI(GenAI)とHuman-Centered AI(HCAI)は、デジタル精神医学やメンタルヘルスケアへのアクセス拡大にますます利用されている。
本総説では, 治療前(スクリーニング/トリアージ), 治療後(遠隔患者モニタリング), 臨床教育, 人口レベルの予防の5つの重要な段階にわたる, AI駆動型メンタルヘルス技術の展望を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9321601638434465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI)-enabled digital interventions, including Generative AI (GenAI) and Human-Centered AI (HCAI), are increasingly used to expand access to digital psychiatry and mental health care. This PRISMA-ScR scoping review maps the landscape of AI-driven mental health (mHealth) technologies across five critical phases: pre-treatment (screening/triage), treatment (therapeutic support), post-treatment (remote patient monitoring), clinical education, and population-level prevention. We synthesized 36 empirical studies implemented through early 2024, focusing on Large Language Models (LLMs), machine learning (ML) models, and autonomous conversational agents. Key use cases involve referral triage, empathic communication enhancement, and AI-assisted psychotherapy delivered via chatbots and voice agents. While benefits include reduced wait times and increased patient engagement, we address recurring challenges like algorithmic bias, data privacy, and human-AI collaboration barriers. By introducing a novel four-pillar framework, this review provides a comprehensive roadmap for AI-augmented mental health care, offering actionable insights for researchers, clinicians, and policymakers to develop safe, effective, and equitable digital health interventions.
- Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)やHuman-Centered AI(HCAI)など、人工知能(AI)を利用したデジタル介入は、デジタル精神医学やメンタルヘルスケアへのアクセス拡大にますます利用されている。
このPRISMA-ScRスコーピングは、前処置(スクリーニング/トリアージ)、治療(治療支援)、後処理(遠隔患者モニタリング)、臨床教育、人口レベルの予防の5段階にわたる、AI駆動型メンタルヘルス(mHealth)技術の展望をマッピングする。
我々は2024年初頭に実施された36の実証研究を合成し、Large Language Models(LLM)、機械学習(ML)モデル、自律会話エージェントに焦点を当てた。
主なユースケースは、参照トリアージ、共感的コミュニケーション強化、チャットボットと音声エージェントによるAI支援精神療法である。
メリットとしては、待ち時間の短縮や患者のエンゲージメントの向上などがありますが、アルゴリズムバイアスやデータプライバシ、人間とAIのコラボレーション障壁といった、繰り返し発生する課題に対処しています。
新たな4つのピラーフレームワークを導入することで、このレビューはAIが強化したメンタルヘルスの包括的なロードマップを提供し、研究者、臨床医、政策立案者に、安全で効果的で公平なデジタルヘルス介入を開発するための実用的な洞察を提供する。
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