論文の概要: An Integrative Survey on Mental Health Conversational Agents to Bridge Computer Science and Medical Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17017v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 21:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:15:47.681836
• Title: An Integrative Survey on Mental Health Conversational Agents to Bridge Computer Science and Medical Perspectives
• Title（参考訳）: コンピュータ科学と医学的視点を橋渡しするメンタルヘルス対話エージェントに関する総合的調査
• Authors: Young Min Cho, Sunny Rai, Lyle Ungar, Jo\~ao Sedoc, Sharath Chandra Guntuku
• Abstract要約: 我々は、PRISMAフレームワークを用いて総合的な文献レビューを行い、コンピュータ科学と医学の両方で発行された534の論文をレビューする。 本研究は, 精神保健関連会話エージェントの構築に関する136つの重要な論文について, モデル化と実験設計手法の多様な特徴について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.564560899044939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mental health conversational agents (a.k.a. chatbots) are widely studied for their potential to offer accessible support to those experiencing mental health challenges. Previous surveys on the topic primarily consider papers published in either computer science or medicine, leading to a divide in understanding and hindering the sharing of beneficial knowledge between both domains. To bridge this gap, we conduct a comprehensive literature review using the PRISMA framework, reviewing 534 papers published in both computer science and medicine. Our systematic review reveals 136 key papers on building mental health-related conversational agents with diverse characteristics of modeling and experimental design techniques. We find that computer science papers focus on LLM techniques and evaluating response quality using automated metrics with little attention to the application while medical papers use rule-based conversational agents and outcome metrics to measure the health outcomes of participants. Based on our findings on transparency, ethics, and cultural heterogeneity in this review, we provide a few recommendations to help bridge the disciplinary divide and enable the cross-disciplinary development of mental health conversational agents.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルスの会話エージェント(チャットボット)は、メンタルヘルスの課題を経験する人々にアクセス可能なサポートを提供する可能性について広く研究されている。 このトピックに関する以前の調査では、主にコンピュータ科学または医学で出版された論文を考察しており、双方のドメイン間の有益な知識の共有の理解と共有を妨げている。 このギャップを埋めるために、PRISMAフレームワークを用いて包括的な文献レビューを行い、コンピュータ科学と医学の両方で534の論文をレビューする。 本報告では,モデルと実験設計手法の多様な特徴を有するメンタルヘルス関連対話エージェント構築に関する136の論文を整理した。 医療論文では,ルールベースの会話エージェントと結果指標を用いて参加者の健康状態を測定する一方で,LCM技術に焦点をあて,自動測定を用いて応答品質を評価する。 本総説では, 透明性, 倫理, 文化的多様性に関する知見に基づき, 学際的な分断の橋渡しと, 精神保健対話エージェントの学際的発展を可能にするための提言をいくつか提示する。

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