Artificial Intelligence for Suicide Assessment using Audiovisual Cues: A Review

要約

自殺による死亡は、世界第7位の死因である。近年の人工知能（AI）の進歩、特に画像や音声処理におけるAIの応用は、自殺のリスク評価に革命を起こす有望な機会を生み出しました。その後、精神疾患評価のための視聴覚的な非言語的手がかりを抽出するためにAIを適用する研究の文献が急速に増加しているのを目撃しています。しかし、うつ病の症状と自殺行動や非言語的手がかりの間には明らかな違いがあるにもかかわらず、最近の研究の大半はうつ病に焦点を当てたものである。本論文では、視聴覚特徴量解析による自殺念慮や自殺行動検出を研究する最近の研究、主に自殺音声／音声の音響特徴量解析と自殺視覚的手がかりをレビューする。自動的な自殺判定は、まだ初期段階にある有望な研究方向である。したがって、他の類似のタスクで有効であることが証明されている機械学習や深層学習モデルを訓練するために使用できる大規模なデータセットが不足しています。

要約(オリジナル)

Death by suicide is the seventh leading death cause worldwide. The recent advancement in Artificial Intelligence (AI), specifically AI applications in image and voice processing, has created a promising opportunity to revolutionize suicide risk assessment. Subsequently, we have witnessed fast-growing literature of research that applies AI to extract audiovisual non-verbal cues for mental illness assessment. However, the majority of the recent works focus on depression, despite the evident difference between depression symptoms and suicidal behavior and non-verbal cues. This paper reviews recent works that study suicide ideation and suicide behavior detection through audiovisual feature analysis, mainly suicidal voice/speech acoustic features analysis and suicidal visual cues. Automatic suicide assessment is a promising research direction that is still in the early stages. Accordingly, there is a lack of large datasets that can be used to train machine learning and deep learning models proven to be effective in other, similar tasks.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL