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Background:
Childhood and adolescence are critical stages of life for mental health and well-being. Schools are a key setting for mental health promotion and illness prevention. One in five children and adolescents have a mental disorder, about half of mental disorders beginning before the age of 14. Beneficial and explainable artificial intelligence can replace current paper- based and online approaches to school mental health surveys. This can enhance data acquisition, interoperability, data driven analysis, trust and compliance. This paper presents a model for using chatbots for non-obtrusive data collection and supervised machine learning models for data analysis; and discusses ethical considerations pertaining to the use of these models.
Methods:
For data acquisition, the proposed model uses chatbots which interact with students. The conversation log acts as the source of raw data for the machine learning. Pre-processing of the data is automated by filtering for keywords and phrases.
Existing survey results, obtained through current paper-based data collection methods, are evaluated by domain experts (health professionals). These can be used to create a test dataset to validate the machine learning models. Supervised learning
can then be deployed to classify specific behaviour and mental health patterns.
Results:
We present a model that can be used to improve upon current paper-based data collection and manual data analysis methods. An open-source GitHub repository contains necessary tools and components of this model. Privacy is respected through
rigorous observance of confidentiality and data protection requirements. Critical reflection on these ethics and law aspects is included in the project.
Conclusions:
This model strengthens mental health surveillance in schools. The same tools and components could be applied to other public health data. Future extensions of this model could also incorporate unsupervised learning to find clusters and patterns
of unknown effects.
Theoretischer Hintergrund: Als Medical Students’ Disease wird die Angst von Medizinstudierenden bezeichnet, unter Krankheiten zu leiden, mit denen sie sich im Studium auseinandersetzen. Fragestellung: Es wurde untersucht, ob ähnliche Phänomene vorübergehender Krankheitsängste auch bei Psychologiestudierenden existieren. Methode: Mittels etablierter Illness-Attitude-Scales (IAS) und einer eigens entwickelten Ergänzung wurden Ängste vor somatischen und psychischen Erkrankungen erhoben. Ergebnisse: Krankheitsängste bei Psychologiestudierenden waren nicht stärker ausgeprägt als bei Studierenden anderer Fachrichtungen. Ängste vor körperlichen Erkrankungen waren häufiger als Ängste vor psychischen Störungen, die keiner signifikanten zeitlichen Veränderung unterlagen. Schlussfolgerung: Die Beschäftigung mit psychischen Störungen geht nicht zwangsläufig mit einem Anstieg von Ängsten vor psychischen Erkrankungen unter Psychologiestudierenden einher. Erhöhte Belastungswerte bei allen Studierenden legen nahe, dass das Studium selbst eine Herausforderung darstellt, für deren Bewältigung Unterstützung angeboten werden kann. the same level of fear regarding health anxiety as students of other disciplines. Their anxiety about suffering from physical illnesses was also greater than their anxiety about suffering from mental disorders. Conclusion: Studying mental disorders does not necessarily result in an increase of related health anxiety. However, university studies seem to be a burdensome period of life in their own right, for which coping support can be provided.