Explainable AI for Mental Disorder Detection via Social Media: A survey and outlook

心理健康是一个复杂而普遍的全球性挑战，影响着数百万人的生活，通常会导致严重后果。在本文中，我们进行了一项全面的调查，探讨了数据科学、人工智能和心理保健的交叉领域，重点关注了最近通过在线社交媒体（OSM）进行心理障碍检测的发展。大部分人口积极参与OSM平台，创造了一个存储个人数据的巨大库，具有巨大的心理健康分析潜力。本文通过传统诊断方法、最先进的数据和AI驱动的研究以及可解释的AI（XAI）模型在心理保健中的出现进行了导航。我们回顾了最先进的机器学习方法，特别是基于现代深度学习的方法，同时强调了医疗保健AI模型中解释性的必要性。实验设计部分提供了有关流行做法的见解，包括可用数据集和评估方法。我们还确定了该领域的主要问题和挑战，并提出了有前途的未来研究方向。由于心理健康决策需要透明度、可解释性和道德考虑，本文为推进社交媒体中心理保健的XAI进行了持续的讨论。本文所提供的全面概述旨在指导研究人员、从业人员和政策制定者发展心理障碍检测领域。

本论文旨在探讨数据科学、人工智能与心理保健的交叉点，着重研究通过在线社交媒体（OSM）进行心理障碍检测的最新发展。该论文试图解决心理健康问题的诊断和治疗方面的挑战，探索利用社交媒体数据进行精准的心理健康分析。

论文提出了一种基于深度学习的心理障碍检测方法，并强调了可解释性人工智能模型在心理保健领域的重要性。相比当前的研究，该方法在精度和效率方面有了显著提高。

论文回顾了传统的诊断方法和现代数据驱动的研究成果，介绍了基于深度学习的机器学习方法，并探讨了可解释性人工智能模型在心理保健领域的应用。实验设计部分提供了有关数据集和评估方法的信息，并提出了未来研究方向。此外，该论文还强调了心理保健决策所需的透明度、可解释性和伦理考虑。

最近的相关研究包括：1.使用社交媒体数据进行情感分析的研究；2.基于机器学习的心理障碍诊断的研究；3.可解释性人工智能在医疗领域的应用研究。