Applications of Machine Learning in Mental Healthcare

Davcheva, Elena (2021)
Applications of Machine Learning in Mental Healthcare.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00017879
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17879

Kurzbeschreibung (Abstract)

This thesis summarizes three studies in the area of machine learning applications within mental heathcare, specifically in the area of treatments and diagnostics. Mental healthcare today is challenging to provide worldwide because of a stark rise in demand for services. Traditional healthcare structures cannot keep up with the demand and information systems have the potential to fill in this gap. The thesis explores online mental health forums as a digital mental health platform and the possibility to automate treatments and diagnostics based on user-shared information.

Typ des Eintrags:

Dissertation

Erschienen:

2021

Autor(en):

Davcheva, Elena

Art des Eintrags:

Erstveröffentlichung

Titel:

Applications of Machine Learning in Mental Healthcare

Sprache:

Englisch

Referenten:

Benlian, Prof. Dr. Alexander ; Buxmann, Prof. Dr. Peter

Publikationsjahr:

2021

Ort:

Darmstadt

Kollation:

XIII, 102 Seiten

Datum der mündlichen Prüfung:

22 Februar 2021

DOI:

10.26083/tuprints-00017879

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17879

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

Diese Arbeit umfasst drei Studien im Bereich der Anwendungen des maschinellen Lernens in der geistigen Gesundheit, speziell für Behandlungen und Diagnostik. Die geistige Gesundheitsfürsorge stellt heute weltweit eine Herausforderung dar, da die Nachfrage nach Dienstleistungen stark steigt. Traditionelle Strukturen des Gesundheitswesens können mit der Nachfrage nicht Schritt halten und Informationssysteme haben das Potenzial, diese Lücke zu füllen. Die Arbeit untersucht Online-Foren als digitale Plattform für geistige Gesundheit und die Möglichkeit, Behandlungen und Diagnosen auf der Grundlage von Benutzer-geteilten Informationen zu automatisieren.

Deutsch

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-178792

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 000 Allgemeines, Wissenschaft
000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete
01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Information Systems & E-Services

Hinterlegungsdatum:

13 Apr 2021 08:35

Letzte Änderung:

19 Apr 2021 05:15

PPN:

Referenten:

Benlian, Prof. Dr. Alexander ; Buxmann, Prof. Dr. Peter

Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung:

22 Februar 2021

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