Применение обработки естественного языка для выявления психических расстройств: нарративный обзор

Психические расстройства широко распространены в настоящее время и являются одной из основных причин страданий в жизни людей, оказывая влияние на здоровье и благополучие общества. Психические расстройства представляют собой сложные многофакторные состояния, связанные с индивидуальными факторами риска и разнообразными социально-экономическими и клиническими факторами. Для выявления этих сложных взаимосвязей, отражённых в широком спектре текстовых данных, включая публикации в социальных сетях, интервью и клинические записи, методы обработки естественного языка (natural language processing, NLP) демонстрируют значительный потенциал для развития проактивной психиатрической помощи и содействия ранней диагностике. В работе представлен нарративный обзор выявления психических расстройств с использованием NLP за последнее десятилетие с целью изучения методов, тенденций, проблем и перспективных направлений. Всего было включено 399 исследований из 10 467 публикаций. Обзор выявляет тенденцию к росту числа исследований по выявлению психических расстройств с использованием NLP. Методы глубокого обучения привлекают больше внимания и демонстрируют более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Также представлены рекомендации для будущих исследований, включая разработку новых методов выявления, парадигм глубокого обучения и интерпретируемых моделей.