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ÉValuation automatique de la dépression grâce à l'apprentissage automatique : une enquête complète

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  • Haebom

Auteur

Siyang Song, Yupeng Huo, Shiqing Tang, Jiaee Cheong, Rui Gao, Michel Valstar, Hatice Gunes

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Cet article propose une revue exhaustive des approches d'évaluation automatisée de la dépression (ADA) basées sur l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) afin de surmonter les limites des méthodes de diagnostic de la dépression existantes (diagnostic subjectif, processus lent et coûteux, et manque de ressources humaines). Bien que des recherches sur le diagnostic de la dépression utilisant diverses données comportementales humaines soient menées depuis 2012, les études existantes se sont limitées à des schémas comportementaux spécifiques. Cet article examine en détail divers comportements humains liés à la dépression, tels que l'activité cérébrale, le langage et les comportements non verbaux (voix, expressions faciales et mouvements corporels), et étudie, compare et analyse de manière exhaustive les approches d'ADA basées sur l'apprentissage automatique qui apprennent les symptômes de la dépression à partir de ces comportements, reflétant les dernières tendances. De plus, nous passons en revue les concours et les ensembles de données ADA existants, et suggérons les principaux défis et opportunités pour les recherches futures.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Nous fournissons un examen complet des comportements humains liés à la dépression sous diverses formes, suggérant des orientations pour les recherches futures.
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En comparant et en analysant les caractéristiques et les limites des approches ADA existantes basées sur ML/DL, nous contribuons au développement d’un système de diagnostic de la dépression plus efficace.
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En examinant les concours et les ensembles de données ADA existants, nous fournissons des informations utiles aux chercheurs.
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Il surmonte les limites du diagnostic subjectif et suggère la possibilité de développer un système de diagnostic de la dépression efficace et objectif.
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Limitations:
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Il peut y avoir un manque d’analyse comparative approfondie des différences méthodologiques entre les études couvertes dans l’article.
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Il peut y avoir un manque de discussion sur la cohérence et la généralisabilité des résultats à travers différents ensembles de données.
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Il se peut qu’il y ait un manque de prise en compte suffisante des questions éthiques et de confidentialité.
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La validation de l’applicabilité et de l’efficacité des systèmes ADA dans des contextes cliniques réels peut faire défaut.
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