論文の概要: Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with AI-based Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11991v1
• Date: Sat, 22 Jul 2023 06:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 18:26:49.344137
• Title: Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with AI-based Large Language Models
• Title（参考訳）: Psy-LLM: AIに基づく大規模言語モデルによるグローバルメンタルヘルス心理学サービスのスケールアップ
• Authors: Tin Lai, Yukun Shi, Zicong Du, Jiajie Wu, Ken Fu, Yichao Dou, Ziqi Wang
• Abstract要約: Psy-LLMフレームワークは、大規模言語モデルを利用したAIベースのシステムである。 我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.638611608833317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand for psychological counseling has grown significantly in recent years, particularly with the global outbreak of COVID-19, which has heightened the need for timely and professional mental health support. Online psychological counseling has emerged as the predominant mode of providing services in response to this demand. In this study, we propose the Psy-LLM framework, an AI-based system leveraging Large Language Models (LLMs) for question-answering in online psychological consultation. Our framework combines pre-trained LLMs with real-world professional Q&A from psychologists and extensively crawled psychological articles. The Psy-LLM framework serves as a front-end tool for healthcare professionals, allowing them to provide immediate responses and mindfulness activities to alleviate patient stress. Additionally, it functions as a screening tool to identify urgent cases requiring further assistance. We evaluated the framework using intrinsic metrics, such as perplexity, and extrinsic evaluation metrics, with human participant assessments of response helpfulness, fluency, relevance, and logic. The results demonstrate the effectiveness of the Psy-LLM framework in generating coherent and relevant answers to psychological questions. This article concludes by discussing the potential of large language models to enhance mental health support through AI technologies in online psychological consultation.
• Abstract（参考訳）: 心理カウンセリングの需要は近年大きく伸びており、特に新型コロナウイルスの世界的な流行により、タイムリーで専門的なメンタルヘルス支援の必要性が高まっている。 オンラインの心理的カウンセリングは、この需要に応えてサービスを提供する主要な手段として浮上している。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を利用したオンライン心理相談における質問応答システムであるPsy-LLMフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。 Psy-LLMフレームワークは医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、患者のストレスを軽減するために即時対応とマインドフルネス活動を提供する。 さらに、さらなる支援を必要とする緊急ケースを特定するためのスクリーニングツールとしても機能する。 提案手法は,過度,外因性評価などの内因性指標を用いて評価し,応答有用性,流布性,妥当性,論理的評価を行った。 その結果,Psy-LLMフレームワークが心理的質問に対する一貫性と関連する回答を生成する効果が示された。 本稿では,オンライン心理コンサルテーションにおいて,ai技術を通じたメンタルヘルスサポートを強化するための大規模言語モデルの可能性について論じる。

関連論文リスト

• Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models [44.99833362998488]
  我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。 提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。 また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T05:47:14Z)
• MentalAgora: A Gateway to Advanced Personalized Care in Mental Health through Multi-Agent Debating and Attribute Control [40.21489535255022]
  MentalAgoraは、複数のエージェント間の相互作用によって強化された大きな言語モデルを利用した新しいフレームワークである。 このフレームワークは,戦略的議論,カウンセラー作成の調整,応答生成という3つの段階を通じて動作する。 実験やユーザスタディを含む評価は、MentalAgoraがプロの標準と整合し、ユーザの好みを効果的に満たしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T01:19:38Z)
• Quantifying AI Psychology: A Psychometrics Benchmark for Large Language Models [57.518784855080334]
  大きな言語モデル(LLM)は例外的なタスク解決能力を示しており、人間に似た役割を担っている。 本稿では,LLMにおける心理学的次元を調査するための枠組みとして,心理学的識別,評価データセットのキュレーション,結果検証による評価について述べる。 本研究では,個性,価値観,感情,心の理論,モチベーション,知性の6つの心理学的側面を網羅した総合的心理測定ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:09:08Z)
• LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
  大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。 得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T09:03:11Z)
• PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
  心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。 心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:00:30Z)
• Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling [4.604003661048267]
  世界のメンタルヘルス危機は、精神疾患の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的便宜によって悪化している。 メンタルヘルス領域における大規模言語モデル(LLM)の適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。 本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T08:56:41Z)
• Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
  本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。 DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。 実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T02:47:21Z)
• Enhancing Psychological Counseling with Large Language Model: A Multifaceted Decision-Support System for Non-Professionals [31.01304974679576]
  本稿では,非専門職を支援するために,大規模言語モデルの基礎の上に構築された新しいモデルを紹介し,オンラインユーザ談話に対する心理的介入を提供する。 様々な専門知識を持つ10人の専門的心理学的カウンセラーによる総合的研究を行い,システムの評価を行った。 以上の結果から,本システムは患者の問題を相対的精度で分析し,プロレベルの方策を推奨できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T10:20:53Z)
• Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning and Transfer Learning [55.653944436488786]
  世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。 うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。 本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T11:33:52Z)
• PsyQA: A Chinese Dataset for Generating Long Counseling Text for Mental Health Support [32.176949527607746]
  質問と回答のペアの形式で心理的健康支援の中国のデータセットであるPsyQAを提案する。 PsyQAは中国のメンタルヘルスサービスプラットフォームからクロールされ、22Kの質問と56Kの長文で構造化された回答を含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T09:06:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。