大数据分析与人工智能在精神卫生保健中的应用
计算机与社会
2019-03-29 v1 人工智能
机器学习
摘要
精神健康状况会导致极大的痛苦或功能受损；仅抑郁症就将影响全球11%的人口。人工智能（AI）和大数据技术在精神卫生领域的应用，在个性化治疗选择、预后判断、复发监测、在达到临床水平症状前检测并帮助预防精神健康状况，甚至提供部分治疗方面具有巨大潜力。然而，与医学其他领域的类似应用不同，精神卫生应用存在一些独特的挑战，这些挑战目前构成了实施这些技术的障碍。具体而言，精神卫生领域极少有广泛使用或验证的生物标志物，导致严重依赖患者和临床医生提供的问卷数据，以及对数字表型等新信号的解读。此外，诊断也缺乏像肿瘤学等其他疾病那样客观的“金标准”，在肿瘤学中，临床医生和研究人员通常可以依赖病理分析来确诊。在本章中，我们讨论了通过AI和大数据改善精神卫生保健的主要机遇、局限性和所用技术。我们探讨了计算、临床和伦理考量及最佳实践，并规划了近未来的主要研究方向。
引用
@article{arxiv.1903.12071,
title = {Big Data Analytics and AI in Mental Healthcare},
author = {Ariel Rosenfeld and David Benrimoh and Caitrin Armstrong and Nykan Mirchi and Timothe Langlois-Therrien and Colleen Rollins and Myriam Tanguay-Sela and Joseph Mehltretter and Robert Fratila and Sonia Israel and Emily Snook and Kelly Perlman and Akiva Kleinerman and Bechara Saab and Mark Thoburn and Cheryl Gabbay and Amit Yaniv-Rosenfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.12071},
year = {2019}
}
备注
Chapter in the "Big Data in Healthcare" book (Elsevier) [exp. 2019]