AI Applications in Depression Detection and Diagnosis: Bibliometric and Visual Analysis of Trends and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a highly prevalent and debilitating mental disorder, but its diagnosis largely relies on subjective assessments, creating challenges in accuracy and consistency. Advances in artificial intelligence (AI) offer promising avenues for more objective and efficient diagnostic approaches. Understanding the evolving landscape of AI applications in depression diagnosis is essential for guiding future research and clinical translation. OBJECTIVE: This study aims to provide a comprehensive bibliometric and visual analysis of the global research trends, intellectual structure, and emerging frontiers in the application of AI for depression detection and diagnosis from 2015 to 2024. METHODS: We conducted a systematic literature search in the Web of Science Core Collection database to identify publications on AI applications in depression diagnosis from January 1, 2015, to December 31, 2024. A total of 2304 articles were retrieved and analyzed using bibliometric software CiteSpace. The analysis encompassed temporal trends, keyword dynamics, author collaboration networks, institutional influence, country contributions, and intellectual foundations through co-citation analysis of journals and references. RESULTS: The field exhibited exponential growth in publications and citations, particularly after 2018, reflecting increasing academic and clinical interest. Key thematic shifts were observed from traditional machine learning to advanced deep learning, multimodal fusion, and the integration of objective biomarkers (eg, electroencephalography, facial expressions). Leading contributors included institutions from China and the United States, with collaborative links also forming with countries such as Canada and Singapore. The intellectual base is highly interdisciplinary, drawing heavily from computer science, neuroscience, and psychiatry, with a notable surge in engineering and translational research. CONCLUSIONS: The integration of AI in depression diagnosis is a rapidly maturing and diversifying field, transitioning from theoretical exploration to clinically relevant applications that emphasize objective, data-driven approaches. The identified trends underscore the need for enhanced interdisciplinary and international collaboration, the development of ethical frameworks, and a focus on translating technological innovations into accessible and equitable mental health solutions. These findings offer valuable insights for researchers, clinicians, and policy makers to strategically advance AI-assisted depression diagnostics globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,032 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».