Application of artificial intelligence for diagnosis, prognosis and treatment in psychology: a review
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, technological and scientific developments have shaped our understanding of underlying characteristics of human neurobiology, emotions, thoughts and their association with psychological illnesses.However, despite the advances in the discipline there is widespread disappointment with the progress in diagnosing, predicting, and treating psychological disorders.At present we have various approaches available in form of interview, observation and psychometric tools for assessment of clients with mental health problems.Mostly psychometric questionnaires are used for diagnosis, but these are often unreliable, imprecise or unable to provide a consistent assessment of the symptomology of the clients.However, these restrictions can be overcome using artificial intelligence (AI) and its approaches.In psychology, AI is a general term that may be considered as usage of computer-related technology and algorithms for diagnosis, prognosis, prevention, and treatment of mental health problems.The idea of amalgamating the complexities of psychology and dynamism of AI has gained momentum in recent times.Since a decade or so ago, there has been an increase in application of AI in the profession of medicine; however, psychology still needs a lot of work for effectiveness.This article provides a review on the application of AI in important functions of psychology in the clinical field: diagnosis, prediction, and treatment of psychological disorders.It also focuses on the challenges and limitations of AI in psychological practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».