要約
このレビューは、統合失調症患者のリハビリテーション管理における人工知能 (AI) の現状と将来性、およびリハビリテーション プロセスへの影響を系統的に評価することを目的としています。
私たちは、メンタルヘルスへの介入と管理における機械学習、深層学習、強化学習、その他のテクノロジーのアプリケーション、テクノロジー カテゴリ、製品、データ タイプに焦点を当てて、2012 年から現在までの 70 件の研究を選択しました。
この結果は、AIが生態学的瞬間評価、行動、および音声データを分析することにより、症状モニタリング、再発リスク予測、リハビリテーション治療に広く使用できることを示しています。
このレビューでは、ソーシャル メディア分析、真剣なゲーム、リハビリテーションにおける大規模言語モデルなど、AI に基づく新興製品、テクノロジー、分析方法の潜在的な課題と将来の方向性をさらに検討します。
要約すると、この研究は統合失調症のリハビリテーション管理における AI の適用状況を体系的にレビューし、将来の研究方針に貴重な洞察と推奨事項を提供します。
要約(オリジナル)
This review aims to systematically assess the current status and prospects of artificial intelligence (AI) in the rehabilitation management of patients with schizophrenia and their impact on the rehabilitation process. We selected 70 studies from 2012 to the present, focusing on application, technology categories, products, and data types of machine learning, deep learning, reinforcement learning, and other technologies in mental health interventions and management. The results indicate that AI can be widely used in symptom monitoring, relapse risk prediction, and rehabilitation treatment by analyzing ecological momentary assessment, behavioral, and speech data. This review further explores the potential challenges and future directions of emerging products, technologies, and analytical methods based on AI, such as social media analysis, serious games, and large language models in rehabilitation. In summary, this study systematically reviews the application status of AI in schizophrenia rehabilitation management and provides valuable insights and recommendations for future research paths.
arxiv情報
| 著者 | Hongyi Yang,Fangyuan Chang,Dian Zhu,Muroi Fumie,Zhao Liu |
| 発行日 | 2024-05-17 16:20:34+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google