목차 일부

Chapter 01
행동 관리와 정신건강 관리 분야의 인공지능 소개
 도입과 개관 3
주요 개념 및 기술 4
 AI란 무엇인가? 4
기계 학습 및 인공 신경 회로망 6
자연 언어 처리 9
기계 인식 및 감지 10
감성 컴퓨팅 11
가상 및 증강 현실 12
클라우드 컴퓨팅과 무선 통신 기술 13
로봇 공학 13
 BCIs(Brain Co...

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Chapter 01
행동 관리와 정신건강 관리 분야의 인공지능 소개
 도입과 개관 3
주요 개념 및 기술 4
 AI란 무엇인가? 4
기계 학습 및 인공 신경 회로망 6
자연 언어 처리 9
기계 인식 및 감지 10
감성 컴퓨팅 11
가상 및 증강 현실 12
클라우드 컴퓨팅과 무선 통신 기술 13
로봇 공학 13
 BCIs(Brain Computer Interface)와 두뇌-컴퓨터 인터페이스 이식 14
슈퍼 컴퓨터 연산과 두뇌 시뮬레이션 15
튜링 테스트 17
기술적 장벽 18
행동 관리와 정신건강 관리에서 AI의 유용성 19
지능화된 기계가 더 유용한 경우 19
개선된 자가-치료와 치료 접근성 20
맞춤화되고 통합된 정신건강 관리 21
경제적 이익 21
추가적인 고려사항 22
결론 24

Chapter 02
정신건강 관리에서 전문가 시스템: 의사결정과 자문 영역에서 인공지능 적용
 서론 35
역사.건강 관리에서의 전문가 시스템과 임상적 인공지능 37
현재.임상적 AI와 전문가 시스템에의 역동적 접근 40
시간 모델링 개요 40
실제 임상적 적용-역동적인 세상에서 예측하기 41
맞춤 의학을 위한 다중-에이전트 모델 45
기술적으로 향상된 임상의들 47
임상적 AI에 대한 역동적 접근 요약 47
미래 48
건강 관리에서의 인지적 컴퓨팅 48
다른 떠오르는 기술들과 임상적 인공지능 간의 교차점 51
윤리와 도전 54
결론 55

Chapter 03
가상 인간 에이전트의 건강 관리 정보지원과 임상 면담
 도입 67
 VH 에이전트의 임상적인 활용 근거와 역사 69
심코치와 심선생 사례: SIMCOACH & SIMSENSEI 74
 SimCoach(심코치): 의료정보 접근을 지원하는 VH 에이전트 74
 SimSensei(심선생): 심리적 신호감지와 컴퓨터 분석이 가능한 가상 인간 에이전트 80
면담 간의 비교 평가: 면대면, WoZ, 그리고 심센세이 VH 에이전트의 자동적 상호작용 86
결론 90

Chapter 04
가상 정서 에이전트와 치료적 게임
 서론 99
가상 정서 에이전트와 기능성 게임의 간략한 역사 102
가상 정서 에이전트 102
기능성 게임 105
최첨단의 기술 107
비언어적 상호작용: 감정 인식, 감정 표현, 그리고 에이전트 임바디먼트 107
신뢰성, 정서적 사실성, 그리고 감정적 인공지능 111
개인화와 적용 능력 112
통합하기: 에이전트 아키텍처 113
플레이하지 않는 캐릭터와 플레이어 아바타 116
정서 및 정서적응 게이밍 116
건강 관리 분야에서 최근 애플리케이션에 대한 개관 117
소아과 통증 관리-“Free Dive” 118
아동의 강박장애-“Ricky와 거미” 119
참전 군인들의 PTSD-“가상 이라크” 120
자폐 스펙트럼을 가진 아동을 위한 사회적 및 정서조절 기술-“비밀의 에이전트 사회” 121
적용 가능한 윤리 및 프라이버시 고려사항 122
정서적 프라이버시 123
정서유발 124
가상 관계 125
향후 전망 126
확산 126
공식적 평가 127
적합한 애플리케이션에 대한 향상된 이해와 에이전트 및 게임에 대한 맥락 127
에이전트: 공감 및 성격 128
향상된 사용자 상태 인식, 정서적 사용자 모델링과 개인화 128
자연 언어 이해 128
새로운 유형의 관계와 관계에 대한 향상된 이해 129
결론 130

Chapter 05
정신건강 관리를 위한 자동화된 정신상태 탐지
 서론 139
이론적 그리고 기술적 기초 141
예시 시스템들 145
정동상태 145
주의 실수(몽상) 150
고통 151
우울 152
스트레스 153
결론 154
감사의 글 155

Chapter 06
행동건강 관리에서 인텔리전스 모바일, 웨어러블, 엠비언트 기술
 서론 165
지능형 mHealth에 대한 개관 166
 mHealth를 위한 지능형 능력 168
모바일 감지기(센서) 168
스마트 mHealth에서 멀티모달 감지기 기술의 적용 예시 170
음성 인식과 NLP 171
정신건강에서 음성 인식 기술의 예시 172
모바일 플랫폼의 가상 인간 173
모바일 플랫폼에서 가상 인간 건강 개입의 예시 175
모바일 장치의 증강 현실 176
행동건강 관리에서 AR 적용의 예시 177
요약 178
 AmI의 개관 179
행동건강 적용을 위한 AmI의 예시 180
사물 인터넷 181
설계 권장사항 181
 mHealth 설계의 고려사항 182
 AmI 설계 고려사항 184
사생활, 자료 보안, 그리고 윤리적 고려사항 185
결론 186

Chapter 07
인공지능과 인간행동건강 관리 모형
 도입 197
배경 198
왜 ABMS를 사용하며, 도전 과제는 무엇인가 200
의학/정신건강 관리에서 ABMS의 역사 201
다른 산업과의 시너지 202
다중 계층 ABMS 내 사회학적 정보 입력 202
안토노브스키의 살루토제네시스 모델 202
합리적 행위 이론 203
재입원 혹은 사망에 미치는 사회적 요소의 영향력 203
사회적 체계의 다층 모델링을 위한 도구 204
마음-신체 수준: 수행 조정 기능 서버 아키텍처(PMFserv Architecture) 204
조직적 수준: StateSim 208
사회적 수준: StateSim 209
정신건강 모델링 ABMS 적용에서 데이터와 개인 정보 보호의 제약 211
국가 수준의 자료원 211
약물 사용과 건강에 대한 국가조사 212
지역 수준의 자료원 212
펜 정보 창고 212
미국 인구조사와 지리학적 정보 체계의 자료 213
시범 적용 213
에이전트/개인적 모델링 214
조직 수준 모델링 215
모집단 모델링 216
미래 전망 217
결론 218
감사의 글 218

Chapter 08
정신건강 관리에서 로봇 기술
 서론 225
배경 226
최근의 응용 프로그램 230
디자인 이슈 235
윤리적 이슈 238
결론 240
감사의 글 241

Chapter 09
역학조사: 예측분석과 빅 데이터
 도입 249
정보과학의 현 상태 250
최근의 활용(응용) 개관 251
자료의 작업 흐름 252
뒤르크 하임 프로젝트 255
배경 255
관련 작업 256
개요 257
결과 261
시사점 262
더 큰 집단들(현재 작업 중) 264
 The Durkheim 프로젝트의 구조 265
영향 268
적용 가능한 윤리적 고려사항 270
동의 271
사생활 271
투명성 271
논의 272
이 분야의 미래 전망 272
차세대 추론 272
딥 러닝 접근법 274
딥 러닝의 한계 274
딥 러닝의 최신 확장 275
기술적인 단계, 도전 과제 및 위험 276
딥 러닝 토론 276
결론 277

Chapter 10
역학조사와 연구에서 인공지능
 도입 283
고통의 터널에서 살기: 우울증에 대한 자동 스크리닝 286
신경퇴행성 질환과 e-Health에 대한 도전 292
대량 살해범들과 유해한 범죄자들에 대한 스크리닝 295
벡터를 사용한 의미론적 접근과 성격 분석 296
대량 살해범들의 글 분석하기 299
텍스트 처리 과정과 분석 300
분석과 결과 302
스크리닝 절차 302
결론 304

Chapter 11
인공지능 기술과 윤리적 문제
 서론 311
건강 관리 윤리 강령과 윤리적 행동 312
배경 312
기술과 관련된 윤리 강령들과 지침들 314
특정한 윤리적 요구 318
치료적 관계와 정서반응 318
지능형 기계의 역량 320
환자 안전 322
사생활 존중과 신뢰 323
속임수와 외형 325
책임 326
설계와 테스트 권고안 328
윤리적(도덕적) 튜링 검사 328
 GenEth: 일반적인 윤리적 딜레마 분석기 329
윤리적 기계는 우리에게 무엇을 가르칠 수 있는가? 330
결론 332

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