論文の概要: Large Language Models in Mental Health Care: a Scoping Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02984v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 13:55:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 23:04:42.915797
• Title: Large Language Models in Mental Health Care: a Scoping Review
• Title（参考訳）: メンタルヘルスにおける大規模言語モデル:スコーピング・レビュー
• Authors: Yining Hua, Fenglin Liu, Kailai Yang, Zehan Li, Hongbin Na, Yi-han Sheu, Peilin Zhou, Lauren V. Moran, Sophia Ananiadou, Andrew Beam, John Torous,
• Abstract要約: メンタルヘルスにおける大規模言語モデル(LLM)の統合は、新たな分野である。 アプリケーションの結果を体系的にレビューし、臨床設定の利点と限界を明確にすることが必要である。 本総説は、精神医療におけるLSMの使用について、その効果、課題、将来的な応用の可能性について、総合的に概観することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.635427491110484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of large language models (LLMs) in mental health care is an emerging field. There is a need to systematically review the application outcomes and delineate the advantages and limitations in clinical settings. This review aims to provide a comprehensive overview of the use of LLMs in mental health care, assessing their efficacy, challenges, and potential for future applications. A systematic search was conducted across multiple databases including PubMed, Web of Science, Google Scholar, arXiv, medRxiv, and PsyArXiv in November 2023. All forms of original research, peer-reviewed or not, published or disseminated between October 1, 2019, and December 2, 2023, are included without language restrictions if they used LLMs developed after T5 and directly addressed research questions in mental health care settings. From an initial pool of 313 articles, 34 met the inclusion criteria based on their relevance to LLM application in mental health care and the robustness of reported outcomes. Diverse applications of LLMs in mental health care are identified, including diagnosis, therapy, patient engagement enhancement, etc. Key challenges include data availability and reliability, nuanced handling of mental states, and effective evaluation methods. Despite successes in accuracy and accessibility improvement, gaps in clinical applicability and ethical considerations were evident, pointing to the need for robust data, standardized evaluations, and interdisciplinary collaboration. LLMs hold substantial promise for enhancing mental health care. For their full potential to be realized, emphasis must be placed on developing robust datasets, development and evaluation frameworks, ethical guidelines, and interdisciplinary collaborations to address current limitations.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルスにおける大規模言語モデル(LLM)の統合は、新たな分野である。 アプリケーションの結果を体系的にレビューし、臨床設定の利点と限界を明確にすることが必要である。 本総説は、精神医療におけるLSMの使用について、その効果、課題、将来的な応用の可能性について、総合的に概観することを目的としている。 2023年11月にPubMed、Web of Science、Google Scholar、arXiv、medRxiv、PsyArXivを含む複数のデータベースで体系的な検索が行われた。 2019年10月1日から2023年12月2日までに公表または配布された、ピアレビューの有無にかかわらず、オリジナルの研究は、T5以降に開発されたLSMを使用し、メンタルヘルス設定における直接的な研究課題に対処する場合、言語制限なしで含まれる。 最初の313項目から、34項目は、精神医療におけるLSM適用と、報告された結果の堅牢性に基づく包括的基準を満たした。 診断、治療、患者のエンゲージメント向上など、精神医療におけるLSMの多種多様な応用が同定される。 主な課題は、データの可用性と信頼性、精神状態の微妙な扱い、効果的な評価方法である。 精度とアクセシビリティの改善は成功したものの、臨床応用可能性と倫理的考察のギャップは明らかであり、堅牢なデータの必要性、標準化された評価、学際的な協調の必要性が指摘された。 LLMはメンタルヘルスの強化を約束している。 そのためには、堅牢なデータセット、開発および評価フレームワーク、倫理的ガイドライン、現在の制限に対処するための学際的コラボレーションの開発に重点を置く必要がある。

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