プライバシー保護を備えたAI駆動型メンタルヘルスアプリケーション

科学分野:

• デジタルメンタルヘルス
• 人工知能
• 自然言語処理

背景:

• 現代社会における不安障害、感情的状態、ストレスの蔓延の増加。
• サポートを提供するデジタルメンタルヘルス技術への高い需要。
• プライバシーを保護する感情認識システムの必要性。

研究 の 目的:

• ユーザーテキストにおける感情認識のためのAI駆動型フレームワークを提案すること。
• 自然言語処理（NLP）をプライバシー保護システムと統合すること。
• 正確な感情検出を通じてデジタルメンタルヘルスサポートを強化すること。

主な方法:

• マルチラベル感情分類のためのBERT-base-uncasedおよびModernBERT Largeトランスフォーマーモデルの利用。
• データセキュリティのためのAES-256暗号化、Supabase認証、およびロールベースアクセス制御の実装。
• 感情におけるクラス不均衡の分析と精度-リコールトレードオフの評価。

主要な成果:

• ModernBERTは急速な収束と、皮肉や混合感情に対する感度の向上を示しました。
• デジタルセラピーおよび臨床意思決定ソフトウェアとの統合のためのプライバシーファーストアーキテクチャを開発しました。
• 文脈に応じた応答とパーソナライズされたマインドフルネスのための感情フィードバックループを設計しました。

結論:

• 提案されたAIフレームワークは、高度なNLPモデルを使用してテキスト内の感情を効果的に認識します。
• プライバシーファーストアーキテクチャはデータセキュリティを保証し、既存のデジタルヘルスソリューションとの統合を容易にします。
• このシステムは、強化されたパーソナライズされたデジタルメンタルヘルス介入の可能性を提供します。