The Application and Ethical Implication of Generative AI in Mental Health: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health disorders affect an estimated 1 in 8 individuals globally, yet traditional interventions often face barriers, such as limited accessibility, high costs, and persistent stigma. Recent advancements in generative artificial intelligence (GenAI) have introduced AI systems capable of understanding and producing humanlike language in real time. These developments present new opportunities to enhance mental health care. OBJECTIVE: We aimed to systematically examine the current applications of GenAI in mental health, focusing on 3 core domains: diagnosis and assessment, therapeutic tools, and clinician support. In addition, we identified and synthesized key ethical issues reported in the literature. METHODS: We conducted a comprehensive literature search, following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 guidelines, in PubMed, ACM Digital Library, Scopus, Embase, PsycInfo, and Google Scholar databases to identify peer-reviewed studies published from October 1, 2019, to September 30, 2024. After screening 783 records, 79 (10.1%) studies met the inclusion criteria. RESULTS: The number of studies on GenAI applications in mental health has grown substantially since 2023. Studies on diagnosis and assessment (37/79, 47%) primarily used GenAI models to detect depression and suicidality through text data. Studies on therapeutic applications (20/79, 25%) investigated GenAI-based chatbots and adaptive systems for emotional and behavioral support, reporting promising outcomes but revealing limited real-world deployment and safety assurance. Clinician support studies (24/79, 30%) explored GenAI's role in clinical decision-making, documentation and summarization, therapy support, training and simulation, and psychoeducation. Ethical concerns were consistently reported across the domains. On the basis of these findings, we proposed an integrative ethical framework, GenAI4MH, comprising 4 core dimensions-data privacy and security, information integrity and fairness, user safety, and ethical governance and oversight-to guide the responsible use of GenAI in mental health contexts. CONCLUSIONS: GenAI shows promise in addressing the escalating global demand for mental health services. They may augment traditional approaches by enhancing diagnostic accuracy, offering more accessible support, and reducing clinicians' administrative burden. However, to ensure ethical and effective implementation, comprehensive safeguards-particularly around privacy, algorithmic bias, and responsible user engagement-must be established.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».