यह शोधपत्र अवसाद के शीघ्र निदान के लिए एक इंटरैक्टिव डिप्रेशन डिटेक्शन फ्रेमवर्क (PDIMC) प्रस्तावित करता है। मौजूदा अवसाद पहचान अध्ययन नैदानिक साक्षात्कार वार्तालापों की पदानुक्रमित संरचना को समझने के लिए बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उपयोग करते हैं, लेकिन वे अंतर- और अंतर-विषय सहसंबंधों को स्पष्ट रूप से मॉडल करने में असमर्थता और चिकित्सक के हस्तक्षेप की अनुमति देने में असमर्थता के कारण सीमित हैं। PDIMC नैदानिक साक्षात्कारों में विषयों की पहचान करने और अंतर- और अंतर-विषय सहसंबंधों को मॉडल करने के लिए प्रासंगिक शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है। इसके अलावा, यह एक इंटरैक्टिव सुविधा प्रदान करता है जो चिकित्सकों को AI-आधारित फ़ीडबैक के माध्यम से अपनी रुचि के अनुसार विषय के महत्व को समायोजित करने की अनुमति देता है। DAIC-WOZ डेटासेट पर, यह पिछले सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल की तुलना में क्रमशः 35% और 12% का प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है, जो विषय सहसंबंध मॉडलिंग और इंटरैक्टिव बाहरी फ़ीडबैक को एकीकृत करने की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
