面向隐私安全的心理健康AI模型：进展、挑战与机遇

心理健康障碍给个人和社会都带来巨大的负担，而传统诊断方法耗时耗力且限制了可及性。人工智能，特别是自然语言处理和多模态方法的发展，为检测和解决心理疾病提供了前景，但也带来了严峻的隐私风险。本文审查了这些挑战，提出解决方案，包括数据匿名化、合成数据和隐私保护训练，同时概述了隐私-效用权衡的框架，旨在推动可靠的、注重隐私的AI工具的发展，以支持临床决策并改善心理健康结果。