领域基础设施：语言资源、数据集和工具的构建、调整和可用性 数据收集方法和协议 新数据样本的采集和组合； 包括数字生物标记、连续流媒体、监测和汇总测量结果； 以及自我报告的行为和/或生理和活动数据 指南、协议、注释模式、注释工具 解决表示的挑战，包括处理数据稀疏性和维度问题，不同来源和形式的特征组合 NLP/AI工具的领域适应 数据的声学/语音/语音、句法、语义、语用和语篇分析； 包括感知建模（例如，阅读的眼动测量）和制作过程（例如，通过数码笔记录写作过程、按键记录等）； 伴随言语和非语言行为的手势使用 使用可穿戴、视觉和环境传感器或其融合检测认知功能障碍或衰退 （新）建模和深度/机器学习方法，用于各种认知、精神和/或发育障碍的早期诊断、预测、监测、分类等 评估特征对筛查和诊断的重要性 评估工具、系统、组件、指标、应用程序和技术，包括使用NLP的方法； 例如，根据（语言）特征预测临床评分 认知评估和大脑训练的数字平台/技术 资源评估、比较和批判性评估 医疗/临床专业人员和患者的参与 该领域人类数据研究中的道德、性别偏见和法律问题，以及如何处理这些问题 部署、评估平台和服务以及可转化为实际/临床应用的创新采矿方法 NLP/AI在该领域的经验教训和未来
