論文の概要: The Capability of Large Language Models to Measure Psychiatric Functioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01834v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 15:52:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 13:40:24.110440
• Title: The Capability of Large Language Models to Measure Psychiatric Functioning
• Title（参考訳）: 精神機能計測のための大規模言語モデルの能力
• Authors: Isaac R. Galatzer-Levy, Daniel McDuff, Vivek Natarajan, Alan Karthikesalingam and Matteo Malgaroli
• Abstract要約: Med-PaLM 2は、様々な精神疾患にまたがる精神機能を評価することができる。 最強のパフォーマンスは、標準化された評価に基づく抑うつスコアの予測であった。 その結果,一般臨床言語モデルが精神医学的リスクを柔軟に予測できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.938814639951842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The current work investigates the capability of Large language models (LLMs) that are explicitly trained on large corpuses of medical knowledge (Med-PaLM 2) to predict psychiatric functioning from patient interviews and clinical descriptions without being trained to do so. To assess this, n = 145 depression and n =115 PTSD assessments and n = 46 clinical case studies across high prevalence/high comorbidity disorders (Depressive, Anxiety, Psychotic, trauma and stress, Addictive disorders) were analyzed using prompts to extract estimated clinical scores and diagnoses. Results demonstrate that Med-PaLM 2 is capable of assessing psychiatric functioning across a range of psychiatric conditions with the strongest performance being the prediction of depression scores based on standardized assessments (Accuracy range= 0.80 - 0.84) which were statistically indistinguishable from human clinical raters t(1,144) = 1.20; p = 0.23. Results show the potential for general clinical language models to flexibly predict psychiatric risk based on free descriptions of functioning from both patients and clinicians.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,医療知識の大規模コーパス(Med-PaLM 2)を明示的に訓練した大規模言語モデル(LLM)を用いて,患者インタビューや臨床説明から精神機能を予測する能力について検討する。 これを評価するために,n = 145 うつ病とn=115ptsd評価,n = 46臨床ケーススタディ(うつ病, 不安症, 精神病, 外傷, ストレス障害, 中毒性障害)の解析を行い, 評価した臨床成績と診断を抽出した。 以上の結果から, med-palm 2 は, 精神疾患において精神機能評価が可能であり, 統計的にヒト臨床指標 t(1,144) = 1.20; p = 0.23 と区別できない標準評価値 (精度範囲= 0.80 - 0.84) に基づくうつ病スコアの予測が最も高い。 以上の結果から, 一般臨床言語モデルでは, 患者と臨床医の自由な機能記述に基づいて, 柔軟に精神リスクを予測できる可能性が示唆された。

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