論文の概要: Aligning Large Language Models for Enhancing Psychiatric Interviews Through Symptom Delineation and Summarization: Pilot Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17428v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:28:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:48.392679
• Title: Aligning Large Language Models for Enhancing Psychiatric Interviews Through Symptom Delineation and Summarization: Pilot Study
• Title（参考訳）: 症状記述と要約による精神科面接促進のための大規模言語モデルの調整:パイロットスタディ
• Authors: Jae-hee So, Joonhwan Chang, Eunji Kim, Junho Na, JiYeon Choi, Jy-yong Sohn, Byung-Hoon Kim, Sang Hui Chu,
• Abstract要約: 本研究は、北朝鮮の亡命者からのカウンセリングデータを分析することにより、精神科面接の強化に焦点を当てる。 本研究は,(1)精神医学的症状を示唆する会話の一部を識別し,その症状を認識することができるか,(2)面接書に基づいてストレスや症状を要約することができるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.77580842967173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Advancements in large language models (LLMs) have opened new possibilities in psychiatric interviews, an underexplored area where LLMs could be valuable. This study focuses on enhancing psychiatric interviews by analyzing counseling data from North Korean defectors who have experienced trauma and mental health issues. Objective: The study investigates whether LLMs can (1) identify parts of conversations that suggest psychiatric symptoms and recognize those symptoms, and (2) summarize stressors and symptoms based on interview transcripts. Methods: LLMs are tasked with (1) extracting stressors from transcripts, (2) identifying symptoms and their corresponding sections, and (3) generating interview summaries using the extracted data. The transcripts were labeled by mental health experts for training and evaluation. Results: In the zero-shot inference setting using GPT-4 Turbo, 73 out of 102 segments demonstrated a recall mid-token distance d < 20 in identifying symptom-related sections. For recognizing specific symptoms, fine-tuning outperformed zero-shot inference, achieving an accuracy, precision, recall, and F1-score of 0.82. For the generative summarization task, LLMs using symptom and stressor information scored highly on G-Eval metrics: coherence (4.66), consistency (4.73), fluency (2.16), and relevance (4.67). Retrieval-augmented generation showed no notable performance improvement. Conclusions: LLMs, with fine-tuning or appropriate prompting, demonstrated strong accuracy (over 0.8) for symptom delineation and achieved high coherence (4.6+) in summarization. This study highlights their potential to assist mental health practitioners in analyzing psychiatric interviews.
• Abstract（参考訳）: 背景: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、LLMが価値のある未調査領域である精神医学的な面接において、新たな可能性を開く。 本研究は、外傷や精神疾患を経験した北朝鮮の亡命者からのカウンセリングデータを分析することにより、精神科面接の強化に焦点を当てる。 目的:本研究は,(1)精神医学的症状を示唆する会話の一部を識別し,その症状を認識できるか否かを考察し,(2)面接書に基づいてストレスや症状を要約する。 方法:(1)転写物からストレスターを抽出し,(2)症状とその対応する部位を同定し,(3)抽出したデータを用いてインタビュー要約を生成する。 書き起こしは精神保健の専門家によって訓練と評価のためにラベル付けされた。 結果: GPT-4 Turbo を用いたゼロショット推論では,102セグメント中73セグメントが症状関連部位の同定において,リコール中距離d<20。 特定の症状を認識するためには、微調整によるゼロショット推論が優れ、精度、精度、リコール、F1スコアは0.82である。 累積要約タスクでは、コヒーレンス(4.66)、一貫性(4.73)、流速(2.16)、関連性(4.67)といったG-Evalの指標に基づいて、症状およびストレス情報を用いたLCMを高く評価した。 検索拡張世代は、顕著な性能改善は示さなかった。 結論: LLMは、微調整または適切なプロンプトにより、症状のデライン化に対して強い精度(0.8以上)を示し、要約において高いコヒーレンス(4.6+)を達成した。 本研究は,精神科の面接の分析において,メンタルヘルスの実践者を支援する可能性を強調した。

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