メンタルヘルス管理におけるユーザープロファイリングの応用：スコーピングレビュー

科学分野:

• デジタルヘルス
• メンタルヘルスケアにおける人工知能
• 個別化医療

背景:

• 世界的なメンタルヘルス障害は9億7000万人に影響を与えており、スティグマとリソースの制約によりケアへのアクセスが限られています。
• AIとマルチソースデータを利用するユーザープロファイリング技術は、個別化されたメンタルヘルスケアソリューションへの道を提供します。

研究 の 目的:

• 患者のメンタルヘルス管理におけるユーザープロファイリングの応用のスコーピングレビューを実施すること。
• エビデンスを統合し、デジタルメンタルヘルスケアにおけるエビデンスに基づいた実践に情報を提供すること。

主な方法:

• 1964年から2025年までの7つの主要データベース（PubMed、Embase、Web of Scienceなど）の体系的な検索。
• 確立されたスコーピングレビュー方法論に従った2人の研究者による独立したスクリーニングとデータ抽出。

主要な成果:

• 18の研究が含まれ、データ取得、特徴抽出、可視化の3つのフェーズにおけるユーザープロファイリングの構築が詳述されました。
• 多様な集団（青年、若年成人、精神科患者）にわたる応用により、個別化された介入、リソース配分、危機管理が促進されました。
• 実装により、サービスアクセシビリティ、介入精度、ユーザーエクスペリエンス、遠隔介入の効果が向上しました。

結論:

• ユーザープロファイリング技術は、個別化されたメンタルヘルスサービスのために多次元データを統合し、介入効果を高め、コストを削減し、満足度を向上させます。
• この技術はデジタル心理的介入において有望ですが、長期的なアウトカムの検証と技術的な普遍性の課題に直面しています。