論文の概要: Large Language Model for Mental Health: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15401v2
• Date: Wed, 29 May 2024 21:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:35:08.132108
• Title: Large Language Model for Mental Health: A Systematic Review
• Title（参考訳）: メンタルヘルスのための大規模言語モデル:システムレビュー
• Authors: Zhijun Guo, Alvina Lai, Johan Hilge Thygesen, Joseph Farrington, Thomas Keen, Kezhi Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、デジタルヘルスの潜在的な応用に対して大きな注目を集めている。 この体系的なレビューは、早期スクリーニング、デジタル介入、臨床応用におけるその強みと限界に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9429776664692526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have attracted significant attention for potential applications in digital health, while their application in mental health is subject to ongoing debate. This systematic review aims to evaluate the usage of LLMs in mental health, focusing on their strengths and limitations in early screening, digital interventions, and clinical applications. Adhering to PRISMA guidelines, we searched PubMed, IEEE Xplore, Scopus, and the JMIR using keywords: 'mental health OR mental illness OR mental disorder OR psychiatry' AND 'large language models'. We included articles published between January 1, 2017, and December 31, 2023, excluding non-English articles. 30 articles were evaluated, which included research on mental illness and suicidal ideation detection through text (n=12), usage of LLMs for mental health conversational agents (CAs) (n=5), and other applications and evaluations of LLMs in mental health (n=13). LLMs exhibit substantial effectiveness in detecting mental health issues and providing accessible, de-stigmatized eHealth services. However, the current risks associated with the clinical use might surpass their benefits. The study identifies several significant issues: the lack of multilingual datasets annotated by experts, concerns about the accuracy and reliability of the content generated, challenges in interpretability due to the 'black box' nature of LLMs, and persistent ethical dilemmas. These include the lack of a clear ethical framework, concerns about data privacy, and the potential for over-reliance on LLMs by both therapists and patients, which could compromise traditional medical practice. Despite these issues, the rapid development of LLMs underscores their potential as new clinical aids, emphasizing the need for continued research and development in this area.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、デジタルヘルスの潜在的な応用に対して大きな注目を集めている一方、メンタルヘルスへの応用は、現在進行中の議論の対象となっている。 本研究は, 早期スクリーニング, デジタル介入, 臨床応用の強さと限界に着目し, 精神保健におけるLSMの使用状況を評価することを目的とする。 PRISMAガイドラインに従って, PubMed, IEEE Xplore, Scopus, JMIRをキーワードとして検索した。 非英語記事を除く2017年1月1日から2023年12月31日までの記事を掲載した。 30項目が評価され, テキストによる精神疾患と自殺的思考検出(n=12), メンタルヘルス会話エージェント(n=5), その他のメンタルヘルスにおけるLSMの応用と評価(n=13。 LLMは、メンタルヘルスの問題を検知し、アクセス可能で非スティグマタイズされたeヘルスサービスを提供する上で、かなりの効果を発揮する。 しかし、現在の臨床使用に伴うリスクは、彼らの利益を上回る可能性がある。 この研究は、専門家によって注釈付けされた多言語データセットの欠如、生成されたコンテンツの正確性と信頼性に関する懸念、LCMの「ブラックボックス」の性質による解釈可能性の課題、永続的な倫理的ジレンマなど、いくつかの重要な問題を明らかにしている。 これには、明確な倫理的枠組みの欠如、データのプライバシーへの懸念、セラピストと患者の双方によるLSMへの過度な信頼の可能性が含まれており、従来の医療行為を損なう可能性がある。 これらの問題にもかかわらず、LSMの急速な開発は、新たな臨床支援としての可能性を強調し、この分野における継続的な研究と開発の必要性を強調している。

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