Искусственный интеллект в исследованиях качества жизни: систематический обзор литературы

Понятие «качество жизни» (QoL) охватывает все аспекты уровня жизни людей, включая экономические, социальные и связанные со здоровьем факторы, а также их восприятие собственной жизни. Хотя методы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) все чаще применяются для обработки и моделирования разнообразных наборов данных в этих областях, по-прежнему существуют значительные сложности с решением различных задач в исследованиях QoL и с полным использованием этих технологий для улучшения результатов исследований качества жизни. Несмотря на технический прогресс, текущие исследования часто упускают из виду сложную, многогранную природу QoL, что приводит к фрагментарным выводам и оставляет значимые области недостаточно изученными. В настоящей работе мы провели систематический обзор литературы (SLR) с целью изучения вклада AI в исследования QoL. Были собраны 68 научных работ, опубликованных в период с 2008 по 2022 год. Обзор рассматривает вопросы исследований, касающиеся целей и методов работ по QoL, источников и типов используемых данных, а также достижений, полученных при применении методов обработки естественного языка (NLP), ML, глубокого обучения (DL), статистических моделей и семантических подходов. Цель обзора — уменьшить преобладающую неопределенность в измерении измерений QoL, синтезировать результаты исследований и выделить вклады, достижения и наиболее инновационные подходы в этой области. Кроме того, мы идентифицируем пробелы и ограничения в существующей литературе и предлагаем потенциальные направления для будущих исследований, стремясь вдохновить более последовательные и всесторонние подходы к изучению QoL с использованием методов AI и ML.