【論文標(biāo)題】心理健康中的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理：系統(tǒng)評(píng)價(jià)Machine Learning and Natural Language Processing in Mental Health: Systematic Review

【作者團(tuán)隊(duì)】Aziliz Le Glaz, Yannis Haralambous, Deok-Hee Kim-Dufor, Philippe Lenca, Romain Billot, Taylor C Ryan, Jonathan Marsh, Jordan DeVylder, Michel Walter, Sofian Berrouiguet, Christophe Lemey

【發(fā)表時(shí)間】2020-05-04

【論文鏈接】https://www.jmir.org/2021/5/e15708

【推薦理由】機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域的一部分，可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)模型以做出更好的決策。通過(guò)使用語(yǔ)料庫(kù)和學(xué)習(xí)方法，自然語(yǔ)言處理（NLP）在統(tǒng)計(jì)任務(wù)（例如文本分類或情感挖掘）中提供了良好的性能。該文章在方法和技術(shù)上總結(jié)和表征使用機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)進(jìn)行心理健康的研究進(jìn)行綜述，考慮這些方法在精神衛(wèi)生臨床實(shí)踐中的潛在用途。文章綜述了58篇相關(guān)論文，分為三個(gè)主題：醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)中包括的患者，急診室中的患者以及社交媒體用戶。綜述得到如下結(jié)論：機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP模型近年來(lái)已成為醫(yī)學(xué)界的熱門(mén)話題，并可能被視為醫(yī)學(xué)研究的新范例。但是，這些過(guò)程往往會(huì)證實(shí)臨床假設(shè)，而不是開(kāi)發(fā)全新的信息，并且僅是人群的一個(gè)主要類別（即，社交媒體用戶）是不準(zhǔn)確的隊(duì)列。此外，某些特定于語(yǔ)言的功能可以提高NLP方法的性能，因此應(yīng)更仔細(xì)地研究其對(duì)其他語(yǔ)言的擴(kuò)展。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP技術(shù)可從未經(jīng)探索的數(shù)據(jù)（即，護(hù)理人員通常無(wú)法獲得的患者的日常習(xí)慣）中提供有用的信息。在將其視為精神衛(wèi)生保健的其他工具之前，道德問(wèn)題仍然存在，應(yīng)及時(shí)進(jìn)行討論。機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理方法可能在心理健康研究中提供多種觀點(diǎn)，但也應(yīng)被視為支持臨床實(shí)踐的工具。

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