心理健康中的机器学习和自然语言处理：系统评价Machine Learning and Natural Language Processing in Mental Health: Systematic Review

【论文标题】心理健康中的机器学习和自然语言处理：系统评价Machine Learning and Natural Language Processing in Mental Health: Systematic Review

【作者团队】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

【发表时间】2020-05-04

【论文链接】https://www.jmir.org/2021/5/e15708

【推荐理由】机器学习系统是人工智能领域的一部分，可以从数据中自动学习模型以做出更好的决策。通过使用语料库和学习方法，自然语言处理（NLP）在统计任务（例如文本分类或情感挖掘）中提供了良好的性能。该文章在方法和技术上总结和表征使用机器学习和NLP技术进行心理健康的研究进行综述，考虑这些方法在精神卫生临床实践中的潜在用途。文章综述了58篇相关论文，分为三个主题：医疗数据库中包括的患者，急诊室中的患者以及社交媒体用户。综述得到如下结论：机器学习和NLP模型近年来已成为医学界的热门话题，并可能被视为医学研究的新范例。但是，这些过程往往会证实临床假设，而不是开发全新的信息，并且仅是人群的一个主要类别（即，社交媒体用户）是不准确的队列。此外，某些特定于语言的功能可以提高NLP方法的性能，因此应更仔细地研究其对其他语言的扩展。但是，机器学习和NLP技术可从未经探索的数据（即，护理人员通常无法获得的患者的日常习惯）中提供有用的信息。在将其视为精神卫生保健的其他工具之前，道德问题仍然存在，应及时进行讨论。机器学习和自然语言处理方法可能在心理健康研究中提供多种观点，但也应被视为支持临床实践的工具。

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