Machine Learning based approaches for Identification and Prediction of diverse Mental Health Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Today, looking after our mental health has become as essential as maintaining our physical health and well-being. It is found that a lot of people belonging to different age groups, gender and a wide range of professional backgrounds suffer from different mental disorders globally that lead to sizable losses in health and functioning of an individual. Mental health issues such as depression, anxiety and stress can originate due to various biological, psychological, and environmental factors which give rise to suicidal thoughts. These challenges have encouraged the advancement of numerous machine learning based approaches for providing an impactful solution to predict and identify the severity of various mental health issues on time, and therefore suggest potential treatment outcomes. It has been observed that Machine learning is one of the most efficient approaches that can be used to analyze enormous amounts of data for making accurate predictions in the healthcare system. This paper explores various sources for data collection (Clinical questionnaires, interviews, social media, medical history and speech alterations), automated methods and ML-based depression detection algorithms of different classes including classification, regression algorithms, deep learning, and ensemble method used by researchers for analyzing varied mental health conditions. Few studies made use of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to reduce the class imbalance of the training data in order to achieve better accuracy. A comparison of different parameters such as objectives, results and limitations between the referred research papers presented in the domain of depression detection has also been included in this paper.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».